geom_smooth(colour='black',stat="smooth",method='loess',se=F,span=0.5

在你的代码中添加了`geom_smooth()`函数，该函数用于向散点图添加平滑曲线。具体的参数设置如下：

- `colour = 'black'`：设置平滑曲线的颜色为黑色。
- `stat = "smooth"`：指定使用平滑曲线的统计方法。
- `method = 'loess'`：选择使用局部加权回归（LOESS）方法进行平滑。
- `se = F`：禁用平滑曲线上的置信区间带。
- `span = 0.5`：控制平滑曲线的平滑程度，数值越小表示曲线更接近原始数据点。

综上所述，这段代码会在散点图上添加一条黑色的LOESS平滑曲线，并且禁用置信区间带。平滑曲线的平滑程度由`span`参数控制。

相关问题

ggplot(IP_ASR_SDI,aes(SDI,ASR)) + geom_point(aes(color = location, shape = location))+ scale_shape_manual(values = 1:4) + annotate('text',x=0.3,y=max(IP_ASR_SDI$ASR),#定义添加文本位置 label=paste('R = ',round(a[["estimate"]],3),sep = ''), size=4,color='black') + annotate('text',x=0.3,y=max(IP_ASR_SDI$ASR),#定义添加文本位置 label=paste('P = ',round(a[["p.value"]],3),sep = ''), size=4,color='black') + geom_smooth(colour='black',stat="smooth",method='loess',se=F,span=0.5

这段代码使用了`scale_shape_manual()`函数将散点的形状设置为1到4的连续整数序列。接下来，通过`annotate()`函数添加了两个文本标签，分别用于显示相关系数（R）和p值（P）。最后，使用`geom_smooth()`函数添加了一条黑色的LOESS平滑曲线。

整个代码的功能如下：

1. 创建一个散点图，横轴为SDI，纵轴为ASR。
2. 使用`color = location, shape = location`设置散点的颜色和形状，其中形状和颜色根据`location`变量进行分组。
3. 使用`scale_shape_manual(values = 1:4)`手动设置散点的形状为1到4的连续整数序列。
4. 使用`annotate()`函数添加两个文本标签，分别显示相关系数（R）和p值（P）。
5. 使用`geom_smooth()`函数添加一条黑色的LOESS平滑曲线。

请注意，由于在这段代码中没有提到相关系数（R）和p值（P）的计算过程，所以你可能需要在之前的代码中进行相关计算，并将结果保存在`a`对象中，然后再使用`annotate()`函数来添加相应的文本标签。

geom_smooth参数用法

在ggplot2中，geom_smooth函数是用来绘制平滑曲线的。它可以自动拟合数据并绘制出平滑的曲线，以便更好地展示数据的趋势。

geom_smooth函数有以下常用参数：

1. method：指定平滑曲线的方法，比如“lm”表示使用线性回归，"loess"表示使用局部加权回归，"gam"表示使用广义加性模型等等。

2. se：指定是否绘制平滑曲线的标准误差带，默认为TRUE，表示绘制标准误差带，FALSE表示不绘制。

3. span：指定局部加权回归中的平滑度，通常取值范围在0到1之间，越大表示平滑度越高。

4. color/linetype/size：用于设置平滑曲线的颜色、线型和线宽。

下面是一个示例代码：

library(ggplot2)

# 导入数据
data(mpg)

# 绘制散点图和平滑曲线
ggplot(mpg, aes(x = displ, y = hwy)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm", se = TRUE, span = 0.5, color = "blue", linetype = "dashed", size = 1.2)

这段代码将绘制mpg数据集中的displ和hwy两列数据的散点图，并在散点图上添加一条平滑曲线。这条平滑曲线使用线性回归方法，绘制标准误差带，平滑度为0.5，颜色为蓝色，线型为虚线，线宽为1.2。