Intégrer une nouvelle lm dans un plot de lm déjà existante

1 pièce(s) jointe(s)

Bonjour,

J'utilise un code R pour créer des plots de régression linéaire d'une de mes variable pour chacun de mes fichiers.

Mon code marche très bien mais je souhaiterai y rajouter un nouveau modèle (en d'autre terme, je souhaiterai faire apparaître une seconde courbe en bleu par exemple) .

voici le code utilisé pour former mes plot de régression simple à une courbe :

Code:

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work<- '/Volumes/Store\ N\ Go/les_3-cohortes/Paris/global'  #faire 1dossier par score 
graphe<- '/Volumes/Store\ N\ Go/les_3-cohortes/Paris/global/graphe'
 
library(devtools)
library(ggplot2)
library(easyGgplot2)
 
ggplotRegression <- function (fit) {
 
  require(ggplot2)
 
  ggplot(fit$model, aes_string(x = names(fit$model)[2], y = names(fit$model)[1])) + 
    geom_point() +
    stat_smooth(method = "lm", col = "red") +
    labs(title = paste("R2 = ",signif(summary(fit)$adj.r.squared, 5),
                       " P =",signif(summary(fit)$coef[2,4], 5)))
}
 
 
setwd(work)
files <- list.files(path = "data", pattern = (".csv$"))
 
 
for (k in 1:length(files)) {
  fname <- files[k]
  cat(paste0("Now analyse data/", fname, "...\n"))
  fichier <- read.csv2(paste0("data/", fname), header = T, stringsAsFactors = F, dec = ",")
  setwd(graphe)  #faire 1dossier par fichier 
  a<- gsub(pattern = "\\.csv$", "", fname)
 
  fit1 <- lm(EGFR_12 ~ score, data = fichier, na.action=na.omit)
  p1<-ggplotRegression(fit1)
 
  fit2 <- lm(EGFR_24 ~ score, data = fichier, na.action=na.omit)
  p2<-ggplotRegression(fit2)
 
  fit3 <- lm(EGFR_36 ~ score, data = fichier, na.action=na.omit)
  p3<-ggplotRegression(fit3)
 
  jpeg(paste0(a, ".jpeg"), width = 40, height =12, units="cm", quality=100, res=300)
  p<- ggplot2.multiplot(p1,p2,p3, cols=3)
  print(p)
  dev.off()
 
 
  setwd(work)
}

Voici un exemple de fichier :

Code:

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score;AMS;EGFR_12;EGFR_24;EGFR_36;Age_donneur;Paire
483;483;67,56217938;53,61312383;52,93430604;68;1
454;454;53,28459074;57,23583761;43,94840102;58;2
751;751;23,0301249;30,99633423;21,9535767;58;3

plot obtenu :
Pièce jointe 497658

J'ai donc effectué pour chaque variable EGFR une lm avec score mais désormais je souhaiterai ajouter sur le même plot une lm en bleu représentant la régression de AMS avec chaque variables EGFR.
J'ai tenté pour chaque variables de créer un model1 de lm

Code:

(model1 <- lm(EGFR_12 ~ AMS, data = fichier, na.action=na.omit)

et de l'ajouter via la fonction ggplotRegression :

Code:

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ggplotRegression <- function (fit) {
  require(ggplot2)
 
  ggplot(fit$model, aes_string(x = names(fit$model)[2], y = names(fit$model)[1])) + 
    geom_point() +
    stat_smooth(method = "lm", col = "red") +
    labs(title = paste("R2 = ",signif(summary(fit)$adj.r.squared, 5),
                       #"Intercept =",signif(fit$coef[[1]],5 ),
                       #" Slope =",signif(fit$coef[[2]], 5),
                       " P =",signif(summary(fit)$coef[2,4], 5)))
 
  + geom_line(data=pred(model1), color="blue") 
}

Vous serez t-il possible de m'aider ?

Merci

Hello,

Je ne suis pas 100% sûr que ma réponse va résoudre ton problème, donc corrige-moi si j'ai mal compris.

J'ai compris que tu voulais rajouter un plot dans un plot déjà existant. Le fait que ce soit une droite de régression ne change pas grand chose.

Une solution, c'est d'isoler les équations des droites de régression, puis d'utiliser geom_abline deux fois. Avec geom_abline, tu spécifies simplement la pente et l'ordonnée à l'origine (l'intercept).

Une autre solution, c'est de faire comme tu fais, sauf que comme tes 2 geom sont basés sur des data différentes, il est préférable d'utiliser les arguments data et aes à l'intérieur des geom plutôt que dans la fonction générale ggplot. Donc geom_smooth(data = ..., aes = ...) + geom_line(data = ..., aes = ...).

Salut,

Je pense que ce lien pourra vous être utile:

http://www.sthda.com/french/wiki/ggp...ion-de-donnees

Bon courage.