один участок для 6 моделей

Question

Я построил шесть моделей каждый на отдельном участке.

Мой вопрос: как я могу объединить их в один графический график, используя R?

код я использую:

fitemax <- fitMod(dose, resp, data=biom, model="emax",bnds = c(0.00, 1)) 
plot(fitemax) 

fitlinearlog <- fitMod(dose, resp, data=biom, model="linlog",bnds = c(0.00, 1)) 
plot(fitlinearlog) 

fitlinear <- fitMod(dose, resp, data=biom, model="linear",bnds = c(0.00, 1)) 
plot(fitlinear) 

fitquadratic <- fitMod(dose, resp, data=biom, model="quadratic",bnds = c(0.00, 1)) 
plot(fitquadratic) 

fitexponential <- fitMod(dose, resp, data=biom, model="exponential",bnds = c(0.00,1)) 
plot(fitexponential) 

fitlogistic <- fitMod(dose, resp, data=biom, model="logistic",defBnds(MaxEff, 
logistic = matrix(c(0.0, 0.2, 0.4, 0.8)*MaxEff, 2))) 
plot(fitlogistic) 

В Cabe данных можно найти в R в DoseFinding Пакет

Answer 1

Используйте par (mfrow = С (2,3)), чтобы сделать следующий участок будет расположенных в одной сетке 2 * 3.

Если вы хотите хороший контроль, продолжайте читать here (макет), here (ggplot + gridExtra)

png(filename="C:\\Users\\datafireball.com\\Documents\\R\\stackoverflow_7144118.png") 
par(mfrow=c(3,2)) 
plot(rnorm(10), rnorm(10)) 
plot(rnorm(10), rnorm(10)) 
plot(rnorm(10), rnorm(10)) 
plot(rnorm(10), rnorm(10)) 
plot(rnorm(10), rnorm(10)) 
plot(rnorm(10), rnorm(10)) 
dev.off() 

Вы можете удалить первую и последнюю строку, так что вы можете распечатать его на выходе безусловного победителя.

Update: В вашем случае, похоже, номинальной (mfrow) не будет работать, потому что я не думаю, что это на самом деле вызов метода базового участка, вместо возврата объекта из метода fitMod на самом деле является типом, называемым «решеткой», который относится к пакету решетки. Если вы хотите узнать больше о trellis, прочитайте here. Однако, если вы просто хотите узнать, как это работает, я получил его с помощью метода grid.arrange от gridExtra.

library(DoseFinding) 
library(gridExtra) 
data(biom) 
# here, the bnds argument has been ignored so the default value from defBnds will be applied. 
fitemax <- fitMod(dose, resp, data=biom, model="emax") 
p1 <- plot(fitemax) 
fitlinearlog <- fitMod(dose, resp, data=biom, model="linlog") 
p2 <- plot(fitlinearlog) 
fitlinear <- fitMod(dose, resp, data=biom, model="linear") 
p3 <- plot(fitlinear) 
fitquadratic <- fitMod(dose, resp, data=biom, model="quadratic") 
p4 <- plot(fitquadratic) 
fitexponential <- fitMod(dose, resp, data=biom, model="exponential") 
p5 <- plot(fitexponential) 
fitlogistic <- fitMod(dose, resp, data=biom, model="logistic") 
p6 <- plot(fitlogistic) 
grid.arrange(p1, p2, p3, p4, p5, p6) 
# Message: Need bounds in "bnds" for nonlinear models, using default bounds from "defBnds". 

Является ли это вывод, который вы хотите?