r语言怎么画y=x1+x2+x3的曲线拟合图

Python026

r语言怎么画y=x1+x2+x3的曲线拟合图,第1张

1、利用geom_smooth进行曲线的拟合。

2、利用spline进行插值操作。R语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R主要是以命令行操作，同时有人开发了几种图形用户界面。

下图显示内置数据集colon，病人rx处理分为三组（下图第三列），对照组： Obs ，处理组一： Levamisole (Lev) ，处理组二： Levamisole + 5-fluorouracil (Lev+5FU)

# loads dplyr

library(dplyr)

# core survival analysisfunctions

library(survival)

# recommended forvisualizing survival curves

library(survminer)

#加载内置colon数据集

data(colon)

#list directory contents

ls(colon)

得到如下图：

#创建生存对象

fit <- survfit(Surv(time, status)~rx, data=colon)

#level()是为了看分组水平情况，以确定对照组，一般level（）之后第一个为对照组

levels(colon$rx)

ggsurvplot(fit,risk.table=TRUE,#生存统计统计表

                  conf.int=TRUE,#添加置信区间带

                  palette = c("skyblue","green","red"),#颜色设置

                  pval=TRUE,#log-rank检验

                   pval.method=TRUE)#添加检验text

至于是treatment中的哪一组与Obs相比，显著性，差异性更大，需要查看 Lev 和 obs 对比的p值及HR，以及 （Lev+5FU） 和 Obs 对比的p值及HR，评价分组的治疗效果

#Cox Regression,评价rx分组后治疗效果

fit1<-coxph(Surv(time, status)~rx, data=colon)

fit1

alpha多样性指数的大小是与使用的ASV/OTU表的抽平深度有关，为探究样本alpha多样性随抽平深度的变化曲线，可绘制稀释曲线（rarefaction curve），这是生态领域的一种常用方法。

稀释曲线通过从每个样本中随机抽取一定数量的序列（即在不超过现有样本测序量的某个深度下进行重新抽样），可以预测在一系列给定的测序深度下，所可能包含的物种总数及其中每个物种的相对丰度。因此，通过绘制稀释曲线，还可以在相同测序深度下，通过比较样本中ASV/OTU数的多少，从而在一定程度上衡量每个样本的多样性高低。

Richness指数（物种丰富度指数）的Alpha多样性曲线在很多情况下等同于稀释曲线（rarefaction curve）。下面我开始绘制简单的稀释曲线和Richness指数曲线。

数据文件长这样：

1.调用相关R包，读取otu物种丰度表；

2.定义函数；

3.vegan包rarecurve()可以直接绘制稀释曲线；

4.下面绘制Richness指数曲线

稀释曲线可直接反映测序数据量的合理性，并间接反映样品中物种的丰富程度，当曲线趋向平坦时，说明测序数据量渐进合理，更多的数据量只会产生少量新OTUs（物种）；反之表明不饱和，增加数据量可以发现更多OTUs。