问题标签 [autoplot]

我正在尝试将回归线拟合到某些数据（来自 fpp2 库的 mens400）。

我想生成包含回归线的数据图。

不幸的是，一切都被压扁了。所以我使用 scale_y_continuous 调整比例：

但是，我的回归线消失了。

对象的顺序似乎不会影响结果......

如何恢复我的回归线？

我正在尝试使用 复制下一个图形的结构ggplot2，但我没有找到如何制作它。

我有 ts 数据，我想为单位根检验分析中计算的每个结构中断添加回归线。

这是我的数据；它包含对 MERVAL 价格指数的 4,888 个观察值。

更好看

通过此函数计算断点。它需要一个名为 ur.ka 的 urca::ur.za 函数的修改版本。这是使用 ur.ka 函数编译和执行的存储库的链接。

Github 仓库

我使用自动绘图来了解数据，但我想用ggplot2图表来完成和个性化。

我运行了我的模型，并且对于每个断点，我估计了截距和趋势系数；我不知道这是否足够。

所以这是我第一次在这里发布问题，所以我为不整洁表示歉意

我想可视化这个博客上显示的分类器结果。但是，在这些示例中，它们仅使用二维数据。但我想可视化更高维的数据。一个基本过程是将 PCA 应用于特征空间并仅绘制前两个 PCA 组件。

修改 rr resample_result R6 类会很棒。但我不知道如何访问这些数据。

任何帮助将非常感激。提前致谢。

但是，对我来说，它并没有被删除。

但是使用plot效果很好

我正在尝试创建一个自动绘图，它将根据用户选择的变量显示一个绘图，但它只是显示为一条直线，即使 y 轴上的名称确实会根据用户选择的内容而改变。这是代码的基本版本：

当使用 ggfortify 和 prcomp 确定主成分时，这些值与稍后使用 autoplot 绘制的值不同。

这是因为 ggfortify 中发生了转换，但我正在努力寻找有关转换是什么的细节。我不一定需要知道确切的公式，但至少描述一下会很有用。

在下图中，您将看到： 左：pca$x。对：autoplot(pca)。如您所见，缩放比例已更改且值不对应。

我在这里使用预测：原理和实践教科书中关于 VAR 模型的章节中的示例数据来fable使用包制作预测图。

我希望能够从autoplot. 例如，在下面的代码中，如何Income仅选择和显示绘图？我还希望能够访问Income作为响应变量的模型的预测点值和上限和下限。

当我尝试查看forecast()调用的结果时，我得到一个“丰富显示对象时出错”，所以我看不到如何对这个对象进行子集化。这可能是因为我在 Deepnote（如 Jupyter 笔记本）上运行此分析，我不确定。但也许在调用之前或之后以某种方式过滤、选择或子集会forecast()得到我正在寻找的数据和绘图。

我有一个包含时间、状态（ 1=death, 0 = censored）、treatment =1,2 的数据集。
我创建了我的生存对象 km_2，我想使用 autoplot() 绘制 Kaplan-Meijer 图。我不知道我的错误是什么，但设置属性（例如 legendLabs）不会对基本的 KM 图进行任何更改。