График разреженных функциональных данных

Вы можете воспроизвести рисунок с выдуманными данными следующим образом:

library(ggplot2)

# Create sample data
set.seed(8) # Makes data reproducible
ages <- runif(40, 8, 24)
df <- do.call(rbind, lapply(seq_along(ages), function(x) {
  age <- ages[x] + cumsum(runif(sample(2:5, 1), 1, 2))
  y <- (tanh((age - 10)/pi - pi/2) + 2.5)/3
  y <- y + rnorm(1, 0, 0.1)
  y <- y + cumsum(rnorm(length(y), 0, 0.02))
  data.frame(ID = x, age = age, BMD = y)
}))

# Draw plot
ggplot(df, aes(x = age, y = BMD)) +
  geom_path(aes(group = ID), color = 'gray70', na.rm = TRUE) +
  geom_point(color = 'gray70', na.rm = TRUE) +
  geom_smooth(color = 'black', se = FALSE, formula =y ~ s(x, bs = "cs"), 
              method = 'gam', na.rm = TRUE) +
  theme_classic(base_size = 16) +
  scale_x_continuous(limits = c(8, 28)) +
  labs(y = 'Spinal Bone Density', x = 'Age') +
  theme(panel.border = element_rect(fill = NA))

Однако, не зная вашей собственной структуры данных, трудно сказать, насколько это применимо к вашему собственному варианту использования.

Вы можете сделать это в ggplot2, если у вас есть данные в длинном формате и с переменной группировки, такой как id в моем примере:

dat <- tibble::tribble(
               ~id, ~age, ~bone_dens,
                1,   10,   0.6,
                1,   15,   0.8,
                1,   19,   1.12,
                2,   11,   0.7,
                2,   18,   1.1,
                3,   16,   1.1,
                3,   18,   1.2,
                3,   25,   1.0)

Сначала вы рисуете точки с помощью geom_point(), затем добавляете линии, соединяющие точки с одинаковым идентификатором, с помощью geom_line():

dat |>
    ggplot(aes(x = age, y = bone_dens)) +
    geom_point() +
    geom_line(aes(group = id))

Вывод будет выглядеть так — вы сможете настроить его, как и любой другой ggplot.