6个模型的一个阴谋

Question

我在一个单独的阴谋中绘制了六个模型。

我的问题是：如何将它们结合到一个使用R的图形图中？

我使用的代码是：

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) 

数据CABE在被中的R DoseFinding包发现

Answer 1

使用par（mfrow = C（2,3）），以使下面的图形是排列在一个2 * 3网格中。

如果你想很好的控制，请继续阅读here（布局），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() 

您可以删除第一个和最后一行，所以你可以把它打印到出色的输出。

更新：在你的情况，看起来像帕（mfrow）将无法工作，因为我不认为它实际上是调用基曲线法做，而是返回的对象来自fitMod的方法实际上是一种名为“格子”的类型，它属于格子包。如果您想了解更多关于trellis的信息，请阅读here。但是，如果你只是想知道如何让它工作，我就可以使用gridExtra的grid.arrange方法。

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". 

这是你想要的输出？