So erstellen sie ein streudiagramm mit einer regressionslinie in r

Wenn wir eine einfache lineare Regression durchführen, möchten wir oft ein Streudiagramm erstellen, um die verschiedenen Kombinationen von x- und y-Werten zu visualisieren.

Glücklicherweise erleichtert R das Erstellen von Punktwolken mithilfe der Funktion plot() . Zum Beispiel:

 #create some fake data
data <- data.frame(x = c(1, 1, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 7, 7, 8, 9, 10, 11, 11),
                   y = c(13, 14, 17, 12, 23, 24, 25, 25, 24, 28, 32, 33, 35, 40, 41))

#create scatterplot of data
plot(data$x, data$y)

Es ist auch einfach, mit der Funktion abline() eine Regressionslinie zum Streudiagramm hinzuzufügen.

Zum Beispiel:

 #fit a simple linear regression model
model <- lm(y ~ x, data = data)

#add the fitted regression line to the scatterplot
abline(model) 

Wir können dem Diagramm auch Konfidenzintervalllinien hinzufügen, indem wir die Funktion „predict()“ verwenden:

 #define range of x values
newx = seq(min(data$x),max(data$x),by = 1)

#find 95% confidence interval for the range of x values 
conf_interval <- predict(model, newdata=data.frame(x=newx), interval="confidence",
                         level = 0.95)

#create scatterplot of values with regression line
plot(data$x, data$y)
abline(model)

#add dashed lines (lty=2) for the 95% confidence interval
lines(newx, conf_interval[,2], col="blue", lty=2)
lines(newx, conf_interval[,3], col="blue", lty=2)

Oder wir könnten stattdessen Vorhersageintervalllinien zum Diagramm hinzufügen, indem wir den Intervalltyp in der Funktion „predict()“ angeben:

 #define range of x values
newx = seq(min(data$x),max(data$x),by = 1)

#find 95% prediction interval for the range of x values 
pred_interval <- predict(model, newdata=data.frame(x=newx), interval="prediction" ,
                         level = 0.95)

#create scatterplot of values with regression line
plot(data$x, data$y)
abline(model)

#add dashed lines (lty=2) for the 95% confidence interval
lines(newx, pred_interval[,2], col="red", lty=2)
lines(newx, pred_interval[,3], col="red", lty=2)

Schließlich können wir die Handlung ästhetisch ansprechender gestalten, indem wir einen Titel hinzufügen, die Achsennamen ändern und die Form einzelner Handlungspunkte ändern.

 plot(data$x, data$y,
     main = "Scatterplot of x vs. y", #add title
     pch=16, #specify points to be filled in
     xlab='x', #change x-axis name
ylab='y') #change y-axis name

abline(model, col='steelblue') #specify color of regression line

Zusätzliche Ressourcen

Die folgenden Tutorials erklären, wie Sie andere häufige Aufgaben in R ausführen:

So beschriften Sie Punkte in einem Streudiagramm in R
So verwenden Sie die Jitter-Funktion in R für Punktwolken