R 如何使用ggplot2中值的倒数来衡量stat_smooth

在ggplot2中给出了这样一个箱线图示例：

ggplot(diamonds, aes(carat, price)) +
  geom_boxplot(aes(group = cut_width(carat, 0.25)), outlier.alpha = 0.1) +
  stat_smooth( method="lm", formula = y ~ poly(x,2), n= 40, se=TRUE, color="red", aes(group=1), size=1.5) 

我得到的图像如下所示：

然而，stat_平滑线在很大程度上受每个克拉类别中点数的影响。我更愿意平等地对待每一个类别，在我看来，这意味着用一个特定的克拉值对每个点进行加权，用该值与总点数的倒数进行加权。（因此，在5时，点的权重为1，在1时，点的权重为1/aBigNumber。）我尝试了权重美学，但它打破了箱线图。我尝试将权重添加到平滑中，但出现了一个错误：

错误：ggplot2不知道如何处理类uneval的数据

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那么，如何对平滑函数进行加权，以便对类别进行平等处理（与类别中的点数相反），并在输出中保持箱线图？

您可以这样做

library(dplyr)
diamonds2 <- diamonds %>% mutate(cutcarat=cut_width(carat, 0.25)) %>% 
                          group_by(cutcarat) %>% 
                          summarise(carat=mean(carat), price=mean(price))
ggplot() +
      geom_boxplot(data=diamonds,
                   aes(x=carat, y=price, group = cut_width(carat, 0.25)), 
                   outlier.alpha = 0.1) +
      geom_smooth(data=diamonds2, 
                   aes(x=carat, y=price), method="lm", 
                   formula = y ~ poly(x,2), n= 40, se=TRUE, color="red", size=1.5)

库（dplyr）
钻石2%变异（切割克拉=切割宽度（克拉，0.25））%>%
组别（cutcarat）%>%
汇总（克拉=平均值（克拉），价格=平均值（价格））
ggplot（）+
geom_箱线图（数据=菱形，
aes（x=克拉，y=价格，组=切割宽度（克拉，0.25）），
离群值（α=0.1）+
几何光滑（数据=直径2，
aes（x=克拉，y=价格），method=“lm”，
公式=y~多边形（x，2），n=40，se=TRUE，color=“red”，size=1.5）

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正如这里所做的解释：平滑函数被拟合到具有值范围和该值范围的平均输出的矩阵上，本质上给出了一条拟合到相等加权值的曲线，因为在区间的每个点上只有一条曲线。