R 绘制每年的发病率，使10度的坡度代表1%的年变化率
我复制了“1974-2013年美国甲状腺癌发病率和死亡率趋势”一文中的图1B（如下所示）。进行接合点回归以计算不同统计衍生年份段的年度百分比变化（APC）。作者接着说，“y轴和x轴使用标准尺寸，其中10度的坡度表示每年变化1%” 下图为： 上图的原始数据如下所示：R 绘制每年的发病率，使10度的坡度代表1%的年变化率,r,plot,ggplot2,R,Plot,Ggplot2,我复制了“1974-2013年美国甲状腺癌发病率和死亡率趋势”一文中的图1B（如下所示）。进行接合点回归以计算不同统计衍生年份段的年度百分比变化（APC）。作者接着说，“y轴和x轴使用标准尺寸，其中10度的坡度表示每年变化1%” 下图为： 上图的原始数据如下所示： size year rate se lci uci count pop <=1 1983 0.53 0.05 0.43 0.64 110 21,998,396 <=1
size year rate se lci uci count pop
<=1 1983 0.53 0.05 0.43 0.64 110 21,998,396
<=1 1984 0.53 0.05 0.44 0.65 114 22,197,735
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<=1 1986 0.62 0.06 0.51 0.74 132 22,644,373
<=1 1987 0.6 0.05 0.5 0.71 131 22,872,669
<=1 1988 0.58 0.05 0.48 0.69 130 23,111,066
<=1 1989 0.63 0.05 0.53 0.74 140 23,349,445
<=1 1990 0.82 0.06 0.7 0.95 185 23,657,474
<=1 1991 0.79 0.06 0.68 0.92 186 23,998,620
<=1 1992 0.94 0.06 0.82 1.07 227 24,368,037
<=1 1993 0.88 0.06 0.77 1.01 214 24,713,120
<=1 1994 1.03 0.07 0.91 1.17 253 25,022,087
<=1 1995 1.17 0.07 1.04 1.32 293 25,339,972
<=1 1996 1.22 0.07 1.09 1.37 310 25,652,964
<=1 1997 1.32 0.07 1.18 1.46 337 25,969,420
<=1 1998 1.47 0.08 1.32 1.62 383 26,263,552
<=1 1999 1.71 0.08 1.56 1.88 453 26,520,657
<=1 2000 1.69 0.08 1.53 1.85 451 26,787,544
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<=1 2002 2.36 0.09 2.18 2.55 643 27,165,850
<=1 2003 2.61 0.1 2.43 2.81 720 27,298,693
<=1 2004 2.91 0.1 2.71 3.12 813 27,458,357
<=1 2005 3.48 0.11 3.27 3.71 984 27,662,860
<=1 2006 3.49 0.11 3.28 3.71 1,010 27,954,662
<=1 2007 4.26 0.12 4.02 4.5 1,234 28,212,877
<=1 2008 4.44 0.12 4.2 4.69 1,303 28,496,587
<=1 2009 4.92 0.13 4.67 5.18 1,465 28,777,105
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<=1 2011 5.09 0.13 4.84 5.36 1,570 29,276,092
<=1 2012 5.23 0.13 4.97 5.5 1,612 29,546,129
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(1,2] 1983 0.87 0.07 0.75 1.01 190 21,998,396
(1,2] 1984 0.92 0.07 0.8 1.06 202 22,197,735
(1,2] 1985 1.06 0.07 0.93 1.21 235 22,423,982
(1,2] 1986 1 0.07 0.87 1.15 224 22,644,373
(1,2] 1987 1.04 0.07 0.91 1.19 234 22,872,669
(1,2] 1988 1.08 0.07 0.95 1.23 245 23,111,066
(1,2] 1989 1.18 0.07 1.04 1.33 280 23,349,445
(1,2] 1990 1.13 0.07 0.99 1.27 260 23,657,474
(1,2] 1991 1.22 0.07 1.08 1.37 291 23,998,620
(1,2] 1992 1.16 0.07 1.03 1.31 282 24,368,037
(1,2] 1993 1.12 0.07 0.99 1.27 274 24,713,120
(1,2] 1994 1.17 0.07 1.04 1.32 291 25,022,087
(1,2] 1995 1.33 0.07 1.19 1.48 342 25,339,972
(1,2] 1996 1.29 0.07 1.15 1.44 334 25,652,964
(1,2] 1997 1.47 0.08 1.32 1.62 381 25,969,420
(1,2] 1998 1.57 0.08 1.43 1.73 418 26,263,552
(1,2] 1999 1.41 0.07 1.27 1.56 375 26,520,657
(1,2] 2000 1.68 0.08 1.53 1.84 453 26,787,544
(1,2] 2001 1.75 0.08 1.6 1.92 478 27,018,187
(1,2] 2002 2.12 0.09 1.96 2.31 580 27,165,850
(1,2] 2003 2.18 0.09 2.01 2.36 598 27,298,693
(1,2] 2004 2.31 0.09 2.13 2.49 636 27,458,357
(1,2] 2005 2.5 0.09 2.32 2.69 703 27,662,860
(1,2] 2006 2.78 0.1 2.59 2.99 789 27,954,662
(1,2] 2007 3.02 0.1 2.82 3.23 869 28,212,877
(1,2] 2008 3.18 0.11 2.97 3.39 919 28,496,587
(1,2] 2009 3.64 0.11 3.42 3.86 1,064 28,777,105
(1,2] 2010 3.43 0.11 3.22 3.65 1,022 29,014,912
(1,2] 2011 3.87 0.12 3.64 4.1 1,147 29,276,092
(1,2] 2012 3.78 0.11 3.56 4 1,157 29,546,129
(1,2] 2013 3.92 0.12 3.7 4.15 1,204 29,806,864
(2,4] 1983 0.8 0.06 0.68 0.93 177 21,998,396
(2,4] 1984 0.81 0.06 0.69 0.94 179 22,197,735
(2,4] 1985 0.87 0.06 0.75 1 198 22,423,982
(2,4] 1986 0.99 0.07 0.86 1.14 216 22,644,373
(2,4] 1987 0.87 0.06 0.75 1.01 195 22,872,669
(2,4] 1988 0.78 0.06 0.67 0.91 184 23,111,066
(2,4] 1989 0.98 0.07 0.86 1.12 226 23,349,445
(2,4] 1990 1.02 0.07 0.89 1.16 236 23,657,474
(2,4] 1991 1.04 0.07 0.91 1.18 250 23,998,620
(2,4] 1992 1.04 0.07 0.92 1.18 256 24,368,037
(2,4] 1993 1.04 0.07 0.92 1.18 259 24,713,120
(2,4] 1994 1 0.06 0.88 1.14 251 25,022,087
(2,4] 1995 1.02 0.06 0.9 1.15 259 25,339,972
(2,4] 1996 1.22 0.07 1.09 1.37 316 25,652,964
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(2,4] 1998 1.26 0.07 1.13 1.41 335 26,263,552
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(2,4] 2001 1.49 0.07 1.35 1.65 406 27,018,187
(2,4] 2002 1.75 0.08 1.59 1.91 479 27,165,850
(2,4] 2003 1.82 0.08 1.67 1.99 500 27,298,693
(2,4] 2004 1.95 0.08 1.79 2.13 542 27,458,357
(2,4] 2005 1.8 0.08 1.64 1.96 500 27,662,860
(2,4] 2006 1.95 0.08 1.79 2.12 557 27,954,662
(2,4] 2007 2.07 0.09 1.91 2.25 593 28,212,877
(2,4] 2008 2.31 0.09 2.13 2.49 668 28,496,587
(2,4] 2009 2.58 0.1 2.4 2.78 750 28,777,105
(2,4] 2010 2.52 0.09 2.34 2.71 741 29,014,912
(2,4] 2011 2.62 0.09 2.44 2.82 785 29,276,092
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Unknown 1986 1.02 0.07 0.88 1.16 218 22,644,373
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Unknown 1996 1.01 0.06 0.89 1.14 255 25,652,964
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Unknown 2013 0.47 0.04 0.4 0.55 149 29,806,864
尺寸年率se lci uci计数pop
4 2013 0.96 0.06 0.85 1.08 295 29,806,864
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未知1984 0.91 0.07 0.79 1.06 195 22197735
未知1985 0.85 0.07 0.72 0.98 178 22423982
未知1986 1.02 0.07 0.88 1.16 218 22644373
未知1987 0.81 0.06 0.7 0.95 178 22872669
未知1988 0.88 0.06 0.76 1.01 196 23111066
未知1989 0.82 0.06 0.71 0.95 187 23349445
未知1990 1.05 0.07 0.92 1.19 238 23657474
未知1991 0.88 0.06 0.76 1.01 205 23998620
未知1992 1.07 0.07 0.94 1.21 256 24368037
未知1993 0.97 0.06 0.85 1.11 236 24713120
未知1994 1.20.07 1.06 1.34 294 25022087
未知1995 1.08 0.07 0.96 1.22 268 25339972
未知1996 1.01 0.06 0.89 1.14 255 25652964
未知1997 1.07 0.06 0.95 1.21 274 25969420
未知1998 0.94 0.06 0.82 1.06 244 26263552
未知1999 0.98 0.06 0.86 1.11 258 26520657
未知2000 1.16 0.07 1.04 1.3 308 26787544
未知2001 1.02 0.06 0.9 1.15 275 27018187
未知2002 0.98 0.06 0.86 1.1 266 27165850
未知2003 0.96 0.06 0.85 1.08 264 27298693
未知2004 0.74 0.05 0.65 0.85 206 27458357
未知2005 0.66 0.05 0.57 0.76 184 27662860
未知2006 0.66 0.05 0.57 0.76 185 27954662
未知2007 0.64 0.05 0.55 0.74 186 28212877
未知2008 0.62 0.05 0.54 0.72 183 28496587
未知2009 0.61 0.05 0.53 0.71 185 28777105
未知2010 0.52 0.04 0.44 0.61 155 29014912
未知2011 0.55 0.04 0.46 0.64 167 29276092
未知2012 0.55 0.04 0.47 0.64 173 29546129
未知2013 0.47 0.04 0.4 0.55 149 29806864
如果我理解这一点，可以从中找到有关APC的信息，以度为单位指定坡度只是图表尺寸的问题，因此这不是编程问题，而是图表区域的宽度与保存时的高度。用度数来解释似乎只是为了更容易阅读对数scale@camille是的，我也认为这只是图表宽度和高度的问题。但是，对于如何选择特定坡度的宽高比，是否有具体的指南？我希望完全复制这张图表，你是否碰巧还有高中的三角学笔记？@camille APC（%）计算为（exp（b）-1）*100，如上面提供的链接所示，其中b是从joinpoint回归模型估计的特定年份间隔的回归线斜率。这意味着APC中1%的变化与回归线中1%的斜率不同。我知道一个可以从另一个计算出来，我也知道会用到三角法，但我真的被卡住了，无法准确地计算出如何得到与图中所示相同的图表。我已经提供了原始数据，如果您或其他人能够提供图表的R代码，我们将不胜感激