Próbuję replikować tego prostego przykładu podanego w modele regresji oczywiście Coursera R:Jak stosować metodę lessowej w GGally :: ggpairs użyciem funkcji zawijania
require(datasets)
data(swiss)
require(GGally)
require(ggplot2)
ggpairs(swiss, lower = list(continuous = "smooth", params = c(method = "loess")))
Spodziewam się, aby zobaczyć pary 6x6 działki - jedną Scatterplot z mniejszą gładkością i przedziałami ufności dla każdej kombinacji 6 zmiennych w danych szwajcarskich.
Jednak pojawia się następujący błąd:
Error in display_param_error() : 'params' is a deprecated argument. Please 'wrap' the function to supply arguments. help("wrap", package = "GGally")
Spojrzałem w plikach pomocy ggpairs()
i wrap()
i próbowałem wiele permutacji funkcji wrap()
i wrap_fn_with_param_arg()
.
mogę uzyskać to do pracy zgodnie z oczekiwaniami:
ggpairs(swiss, lower = list(continuous = wrap("smooth")))
Ale gdy dodaję część lessowej w, to nie:
ggpairs(swiss, lower = list(continuous = wrap("smooth"), method = wrap("loess")))
otrzymuję ten błąd, gdy próbowałem linię wyżej .
Error in value[3L] : The following ggpair plot functions are readily available: continuous: c('points', 'smooth', 'density', 'cor', 'blank') combo: c('box', 'dot', 'facethist', 'facetdensity', 'denstrip', 'blank') discrete: c('ratio', 'facetbar', 'blank') na: c('na', 'blank')
diag continuous: c('densityDiag', 'barDiag', 'blankDiag') diag discrete: c('barDiag', 'blankDiag') diag na: c('naDiag', 'blankDiag')
You may also provide your own function that follows the api of function(data, mapping, ...){ . . . } and returns a ggplot2 plot object Ex: my_fn <- function(data, mapping, ...){ p <- ggplot(data = data, mapping = mapping) + geom_point(...) p } ggpairs(data, lower = list(continuous = my_fn))
Function provided: loess
Oczywiście wchodzę do lessu w niewłaściwym miejscu. Czy ktoś może mi pomóc zrozumieć, jak dodać część less?
Zauważ, że mój problem jest inny niż this one, ponieważ pytam, jak zaimplementować less w ggpairs, ponieważ argument params stał się przestarzały.
Dziękuję bardzo.
To bardzo pomocne, dzięki bardzo! – meenaparam