Cómo representar una curva logarítmica en R

Problema

Queremos ajustar una curva logarítmica a un diagrama de dispersión.

library(ggplot2)
ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
  geom_point()

Solución

Paquete base

plot(hwy ~ displ, mpg)
logEstimate <- lm(hwy ~ log(displ), data = mpg)
curve(coef(logEstimate)[1] + coef(logEstimate)[2] * log(x), add = TRUE)

ggplot2

ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
  geom_point() +
  stat_smooth(method = "lm", formula = y ~ log(x))

Referencias

• stackoverflow

How to plot a log curve in R

Problem

We want to fit a logarithmic curve to a scatterplot.

library(ggplot2)
ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
  geom_point()

Solution

Base package

plot(hwy ~ displ, mpg)
logEstimate <- lm(hwy ~ log(displ), data = mpg)
curve(coef(logEstimate)[1] + coef(logEstimate)[2] * log(x), add = TRUE)

ggplot2

ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
  geom_point() +
  stat_smooth(method = "lm", formula = y ~ log(x))

References

• stackoverflow

ggplot2 stat_smooth: cambiar el aspecto de los intervalos de confianza

Problema

Queremos cambiar el aspecto de los intervalos de confianza (todos son grises) para cada una de las especies del siguiente gráfico.

library(ggplot2)
ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length, color = Species, linetype = Species)) + stat_smooth(method = "loess")

Solución

Dentro de stat_smooth añadimos aes(fill = Species). Así asigna un color diferente a cada intervalo de confianza. Establezco en size el 2 para que se pueda apreciar mejor la diferencia de las líneas para cada especie..

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length, color = Species, linetype = Species)) + stat_smooth(method = "loess", aes(fill = Species), size = 2)

Referencias

• Stackoverflow