R语言绘制线性回归拟合线如何将阶梯线改为直线

预测线呈阶梯形态是两个基础操作问题导致的：

• 预测数据集plotting.data2里，同一分组（即映射给color的MyOtherIndependentVariable同一取值）下的MyXvariable未按从小到大排序，若MyXvariable本身被存储为因子/字符型而非连续数值型，连线时会出现折返，形成阶梯效果
• 手动计算预测值时，MyXvariable的取值点过于稀疏、未覆盖x轴全范围，连线时会出现分段折角，视觉上类似阶梯

两种方法都只需要简单修改代码，不需要安装额外扩展包：

方法1：保留提前计算好的预测值，排序后再绘图 #

先把预测数据集按分组、x变量排序，再运行原有绘图代码即可：

# 第一步：确认x变量是连续数值类型，若输出不是"numeric"/"integer"就执行类型转换
class(plotting.data2$MyXvariable)
plotting.data2$MyXvariable <- as.numeric(as.character(plotting.data2$MyXvariable))

# 第二步：按分组、x变量升序排序预测数据集
plotting.data2 <- plotting.data2[order(plotting.data2$MyOtherIndependentVariable, plotting.data2$MyXvariable), ]

# 第三步：运行原有绘图代码即可得到平滑直线
MyDataSet.plot <- MyDataSet.plot + 
   geom_line(data=plotting.data2, 
             aes(x=MyXvariable, y=predicted.y, color=MyOtherIndependentVariable), 
             size=1.25) 
MyDataSet.plot

方法2：跳过手动计算预测值步骤，直接自动生成分组回归线 #

不需要提前构造plotting.data2和计算predicted.y，直接在原始散点图图层上加geom_smooth()即可自动按分组拟合线性回归直线，不会出现阶梯问题：

MyDataSet.plot <- MyDataSet.plot + 
  geom_smooth(aes(x=MyXvariable, y=你数据集里的原始因变量列名, color=MyOtherIndependentVariable),
              method = "lm", # 指定拟合线性模型
              se = FALSE, # 关闭默认的置信区间阴影带
              size=1.25) # 和原有设置的线宽保持一致
MyDataSet.plot

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Caticopter1