So fügen sie einer darstellung in r eine regressionsgleichung hinzu

Häufig möchten Sie möglicherweise eine Regressionsgleichung wie folgt zu einem Diagramm in R hinzufügen:

Glücklicherweise ist dies mit den Funktionen in den Paketen ggplot2 und ggpubr recht einfach zu bewerkstelligen.

Dieses Tutorial bietet ein schrittweises Beispiel für die Verwendung von Funktionen in diesen Paketen, um einer Darstellung in R eine Regressionsgleichung hinzuzufügen.

Schritt 1: Erstellen Sie die Daten

Lassen Sie uns zunächst einige gefälschte Daten erstellen, mit denen wir arbeiten können:

 #make this example reproducible
set. seeds (1)

#create data frame
df <- data. frame (x = c(1:100))
df$y <- 4*df$x + rnorm(100, sd=20)

#view head of data frame
head(df)

  xy
1 1 -8.529076
2 2 11.672866
3 3 -4.712572
4 4 47.905616
5 5 26.590155
6 6 7.590632

Schritt 2: Erstellen Sie das Diagramm mit der Regressionsgleichung

Als Nächstes verwenden wir die folgende Syntax, um ein Streudiagramm mit einer angepassten Regressionslinie und Gleichung zu erstellen:

 #load necessary libraries
library (ggplot2)
library (ggpubr)

#create plot with regression line and regression equation
ggplot(data=df, aes (x=x, y=y)) +
        geom_smooth(method=" lm ") +
        geom_point() +
        stat_regline_equation(label. x =30, label. y =310) 

Dies sagt uns, dass die angepasste Regressionsgleichung lautet:

y = 2,6 + 4*(x)

Beachten Sie, dass label.x und label.y die (x,y)-Koordinaten der anzuzeigenden Regressionsgleichung angeben.

Schritt 3: R-Quadrat zum Diagramm hinzufügen (optional)

Sie können auch den R-Quadrat-Wert des Regressionsmodells hinzufügen, wenn Sie die folgende Syntax verwenden möchten:

 #load necessary libraries
library (ggplot2)
library (ggpubr)

#create plot with regression line, regression equation, and R-squared
ggplot(data=df, aes (x=x, y=y)) +
        geom_smooth(method=" lm ") +
        geom_point() +
        stat_regline_equation(label. x =30, label. y =310) +
stat_cor( aes (label=..rr.label..), label. x =30, label. y =290) 

Das R-Quadrat für dieses Modell beträgt 0,98 .

Weitere R-Tutorials finden Sie auf dieser Seite .