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R语言绘制SCI相关性散点图的输入文件与代码教程

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72KB | 更新于2024-11-02 | 41 浏览量 | 2 下载量 举报 收藏
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该资源包含使用R语言来绘制相关性散点图的输入数据文件和相应的代码脚本。在数据分析和科学研究中,相关性散点图是一种常用的数据可视化方法,它可以直观地展示两个变量之间的相关性或线性关系。R语言作为一种强大的统计分析工具,被广泛应用于各种数据的处理和图形的绘制。 知识点一:R语言基础 R是一种用于统计分析、图形表示和报告的编程语言。它包含了一个丰富的包集合,这些包支持多种统计技术,包括线性与非线性建模、经典统计测试、时间序列分析、分类、聚类等。R语言特别擅长于数据可视化,其图形引擎能够产生高质量的图表,易于定制且适用于学术出版。 知识点二:相关性散点图概念 相关性散点图是一种图形工具,用于展示两个连续变量之间的关系。在散点图中,每个点代表一对变量值,通过这些点的分布可以判断变量之间是否存在某种相关性(如正相关、负相关或无相关)以及相关性的强度。 知识点三:使用R语言绘制相关性散点图 在R语言中,通常可以使用基础函数plot()或者专门的包如ggplot2来绘制散点图。绘制相关性散点图时,可能会用到cor()函数来计算变量之间的相关系数,以及用到lm()函数来拟合线性模型,进一步展示变量之间的线性关系。 知识点四:SCI图的概念 SCI图可能是指在科学期刊(Scientific Journals)上发表的图表。这些图表要求精确、清晰、易于理解,以便读者能够快速把握研究中的关键发现。在R语言中,生成SCI图意味着要使用统计方法进行数据分析,并将分析结果以专业、标准的格式展示出来。 知识点五:R语言的文件操作 在R语言中,读取和保存数据文件通常使用read.csv(), read.table(), write.csv()等函数。这些函数支持多种文件格式,包括文本文件、CSV文件等。输入文件可能是一个CSV或类似的格式,包含用于绘制散点图所需的数据集。 知识点六:R语言的图形参数设置 R语言提供了一系列参数来控制图形的外观,如颜色、点的形状、线条类型、坐标轴标签、标题等。这使得用户可以根据需要定制图形的各个方面,以满足不同场合的展示需求。 知识点七:R语言的统计包 R语言拥有大量的统计包,如ggplot2、lattice、car、Hmisc等,这些包提供了额外的函数和方法来增强数据分析和绘图能力。例如,ggplot2包通过其层叠语法,允许用户通过添加层(如几何对象、统计变换、标度调整等)来构建复杂和高度定制化的图形。 综上所述,"相关性散点图_R语言绘制SCI图的输入文件及代码.rar"是一个实用的资源,它不仅包含绘制高质量相关性散点图所需的R代码,还包括了输入数据文件,为用户提供了完整的解决方案。对于进行数据分析的研究人员或学生来说,此资源将极大地简化他们的工作流程,并帮助他们生成清晰、专业、符合SCI期刊标准的图形。

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帮我检查一下这个代码,告诉我这些生成的图分别代表什么意思,怎么解读# 广义加性模型(GAM)完整代码模板 # 功能:分析LST与TEM/BD/RD的非线性关系 # -------------------------- ### 1. 加载包与检查环境 if (!require("mgcv")) install.packages("mgcv") # 确保mgcv包已安装 library(mgcv) ### 2. 数据读取与预处理 # 读取数据(注意文件路径和编码) tryCatch( { data <- read.csv("C:/Users/Administrator/Desktop/08102710001.csv", header = TRUE, fileEncoding = "UTF-8") cat("数据读取成功!\n") }, error = function(e) { stop("文件读取失败,请检查路径或文件名是否为0810.csv") } ) # 检查关键变量是否存在 required_vars <- c("LST_0810", "TEM", "BD", "water", "green", "RD", "JZ", "road_DIST", "NDVI", "water_DIST", "Green_DIST") if (!all(required_vars %in% colnames(data))) { stop("数据列名缺失或与TEM/BD/RD不匹配") } # 删除缺失值(按需替换为插补方法) data_clean <- na.omit(data) cat("删除缺失值后剩余", nrow(data_clean), "条有效数据\n") library(ggplot2) ggplot(data, aes(x=LST_0810)) + geom_histogram(bins=30, fill="skyblue") + theme_bw() ### 3. 构建GAM模型 # 全变量平滑模型(默认自由度) model <- gam( TEM ~ s(LST_0810) + s(BD) + s(road_DIST) + s(water_DIST) + s(NDVI) + s(RD) + s(green) + s(JZ) + s(water) + s(Green_DIST), # 所有自变量施加平滑 data = data_clean, method = "REML", # 推荐参数估计方法 family = gaussian() # 适用于连续型因变量 ) ### 4. 模型诊断与解读 # 模型摘要(关注显著性和解释力) cat("----- 模型摘要 -----\n") print(summary(model)) # 诊断残差与模型假设(需观察图形是否合理) cat("\n----- 模型诊断 -----\n") gam.check(model) ### 5. 可视化效应曲线 # 生成各变量的平滑效应图(含残差) cat("\n----- 效应可视化 -----\n") par(mfrow = c(2, 2)) # 设置2x2画布 plot(model, pages = 1, residuals = TRUE, all.terms = TRUE) par(mfrow = c(1, 1)) # 恢复默认画布 ### 6. 增强版模型拟合效果图(SCI论文标准) # 生成预测值 data_clean$pred <- predict(model) # 创建基础图形 library(ggplot2) p <- ggplot(data_clean, aes(x = pred, y = TEM)) + # 预测值 vs 实际值 geom_point(alpha = 0.6, aes(color = "观测值"), size = 2.5) + # 半透明散点 geom_abline(slope = 1, intercept = 0, linetype = "dashed", color = "red") + # 1:1参考线 geom_smooth(method = "lm", formula = y ~ x, se = FALSE, aes(color = "拟合线"), size = 1.2) + # 回归趋势线 labs(x = "模型预测温度 (°C)", y = "实测温度 (°C)", title = "GAM模型拟合效果诊断图") + scale_color_manual(name = "图例",

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