plot_ly - la línea de tendencia lineal de plotly no se actualiza en brillante
plotly r line (1)
El problema es con la funcionalidad add_trace
. Debe proporcionarle el eje x para poder trazar correctamente el resultado de la lm
.
p <- add_trace(p, y = fitted(l), x = Relative.Time.Progress)
Para ver el problema más claramente, visualice los resultados con todo el conjunto de datos.
p <- plot_ly(df, x=Relative.Time.Progress, y=cumul.ans.keystroke,
mode=''markers'', color=KeystrokeRate, size=KeystrokeRate,
marker=list(sizeref=100), type=''scatter'')
p
l <- lm(cumul.ans.keystroke ~ Relative.Time.Progress,
data=df)
p <- add_trace(p, y = fitted(l))
p
p <- plot_ly(df, x=Relative.Time.Progress, y=cumul.ans.keystroke,
mode=''markers'', color=KeystrokeRate, size=KeystrokeRate,
marker=list(sizeref=100), type=''scatter'')
l <- lm(cumul.ans.keystroke ~ Relative.Time.Progress,
data=df)
p <- add_trace(p, y = fitted(l), x = Relative.Time.Progress)
p
Como vería, add_trace
estaba trazando el fitted(y)
correctamente pero usando el eje x para ser c(0:7)
. Supongo que es un valor predeterminado pasado a add_trace
, pero no he examinado a fondo el "por qué" de esto. El conjunto de datos df
tiene ocho puntos. En su lugar, necesitaba dar los valores actuales Relative.Time.Progress
en el eje x para trazar correctamente los valores fitted(y)
wrt real x
. Espero que esto aclare.
Estoy intentando agregar una línea de tendencia lineal a un diagrama de trazado en una aplicación brillante. Cuando cambio los parámetros de selección, veo que los coeficientes del modelo lineal cambian (usando observe(print(summary(l))
. Sin embargo, la línea real en el diagrama parece permanecer en el mismo lugar.
Aquí hay una gráfica, donde la línea de tendencia al menos parece cercana a intersectar los dos puntos:
En otro gráfico, la línea de tendencia no está ni cerca del primer punto:
Aquí hay un ejemplo de trabajo mínimo:
library(dplyr)
library(shiny)
library(plotly)
df <- as.data.frame(list("UserID"=c(1,1,1,1,2,2,2,2),
"QuestionID"=c(4,4,5,5,4,4,6,6),
"KeystrokeRate"=c(8,4,6,15,8,6,7,8),
"cumul.ans.keystroke"=c(1,7,1,5,1,14,1,9),
"Relative.Time.Progress"=c(0.1,1.0,0.4,1.0,0.8,1.0,0.8,1.0)
))
ui <- (fluidPage(
sidebarLayout(
sidebarPanel(
selectInput("userInput","Select User", sort(unique(df$UserID)),
selected = sort(unique(df$UserID))[1]),
uiOutput("answerOutput")#,
),
mainPanel(
plotlyOutput("mainPlot")#,
)
)
))
server <- function(input, output, session) {
# filter only based on selected user
filteredForUser <- reactive({
try(
df %>%
filter(
UserID == input$userInput
), silent=T)
})
# filter for both user and answer
filteredFull <- reactive({
try (
df %>%
filter(
UserID == input$userInput,
QuestionID == input$answerInput
), silent=T)
})
# filter answer choices based on user
output$answerOutput <- renderUI({
df.u <- filteredForUser()
if(!is.null(df)) {
selectInput("answerInput", "Select A Typing Session",
sort(unique(df.u$QuestionID)))
}
})
output$mainPlot <- renderPlotly({
if (class(filteredForUser()) == "try-error" ||
class(filteredFull()) == "try-error") {
return(geom_blank())
} else {
# plot scatter points and add trend lines
p <- plot_ly(filteredFull(), x=Relative.Time.Progress, y=cumul.ans.keystroke,
mode=''markers'', color=KeystrokeRate, size=KeystrokeRate,
marker=list(sizeref=100), type=''scatter'')
l <- lm(cumul.ans.keystroke ~ Relative.Time.Progress,
data=filteredFull())
observe(print(summary(l)))
p <- add_trace(p, y= fitted(l))
p
}
})
}
shinyApp(ui, server)