小编Chu*_*ing的帖子

我有一个数据集,并不是每个主题的观察都在完全相同的时间点观察到,但我想把它变成一个数据集,每个人的观察结果都在完全相同的时间点被观察到(所以我可以在SAS proc traj).

例如,假设我有数据集"m":

id   <- c(1,1,1,1,2,2,3,3,3)
age  <- c(2,3,4,5,3,6,2,5,8)
IQ   <- c(3,4,5,4,6,5,3,8,10)
m    <- data.frame(id,age,IQ)
> m
  id age IQ
1  1   2  3
2  1   3  4
3  1   4  5
4  1   5  4
5  2   3  6
6  2   6  5
7  3   2  3
8  3   5  8
9  3   8 10
> unique(age)
[1] 2 3 4 5 6 8

我想把m变成m2.但我只能手动完成.

id2   <- c(1,1,1,1,1,1,2,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3,3)
age2  <- c(2,3,4,5,6,8,2,3,4,5,6,8,2,3,4,5,6,8) 
IQ2   <- c(3,4,5,4,NA,NA,6,5,NA,NA,NA,NA,3,8,10,NA,NA,NA) 
m2    <- data.frame(id2,age2,IQ2)    
m2 …

我想绘制指数分布，例如：

但是我只知道如何模拟遵循指数分布的数据框并绘制它。

data =  data.frame(x=rexp(n = 100000, rate = .65))
m <- ggplot(data, aes(x=data$x))
m + geom_density()

从中我得到：

如何绘制真实的指数分布而不是样本的分布图？

我的数据如下:

> zerbedata
       group id time measurements
1.1.1      1  1  0.0          4.3
2.1.1      1  2  0.0          3.7
3.1.1      1  3  0.0          4.0
4.1.1      1  4  0.0          3.6
5.1.1      1  5  0.0          4.1
6.1.1      1  6  0.0          3.8
7.1.1      1  7  0.0          3.8
8.1.1      1  8  0.0          4.4
9.1.1      1  9  0.0          5.0
10.1.1     1 10  0.0          3.7
11.1.1     1 11  0.0          3.7
12.1.1     1 12  0.0          4.4
13.1.1     1 13  0.0          4.7
14.2.1     2 14  0.0          4.3
15.2.1     2 15 …

我的问题类似于在 R 中用 ggplot 1填充两条黄土平滑线之间的区域

但是我有两个组。

g1<-ggplot(NVIQ_predict,aes(cogn.age, predict, color=as.factor(NVIQ_predict$group)))+
    geom_smooth(aes(x = cogn.age, y = upper,group=group),se=F)+
    geom_line(aes(linetype = group), size = 0.8)+
    geom_smooth(aes(x = cogn.age, y = lower,group=group),se=F)

我想为每个组填充红色和蓝色。

我试过：

gg1 <- ggplot_build(g1)   
df2 <- data.frame(x = gg1$data[[1]]$x,
                  ymin = gg1$data[[1]]$y,
                  ymax = gg1$data[[3]]$y)     
g1 + geom_ribbon(data = df2, aes(x = x, ymin = ymin, ymax = ymax),fill = "grey", alpha = 0.4)

但它给了我错误：Aesthetics 必须是长度为 1 或与 dataProblems 相同的长度

每次我的 geom_ribbon() 数据和 ggplot() 数据不同时，我都会收到相同的错误。

有人可以帮我吗？非常感谢！

我的数据看起来像：

  > NVIQ_predict
   cogn.age …