Methode 1: Zeichnen Sie die Linie mit der besten Anpassung in die R-Basis<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 2: Zeichnen Sie die am besten geeignete Linie in ggplot2<\/strong><\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie die einzelnen Methoden in der Praxis angewendet werden.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie eine Linie der besten Anpassung f\u00fcr ein einfaches lineares Regressionsmodell unter Verwendung der R-Basis gezeichnet wird:<\/span> <\/p>\n Z\u00f6gern Sie nicht, auch den Stil der Punkte und der Linie zu \u00e4ndern:<\/span> <\/p>\n Wir k\u00f6nnen auch den folgenden Code verwenden, um die beste Anpassungslinie schnell zu berechnen:<\/span><\/p>\n Die beste Anpassungsgerade lautet: y = -0,89 + 2,31x<\/strong> .<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie man mit dem Datenvisualisierungspaket ggplot2<\/a> eine Best-Fit-Linie f\u00fcr ein einfaches lineares Regressionsmodell zeichnet:<\/span> <\/p>\n F\u00fchlen Sie sich frei, auch die \u00c4sthetik der Handlung zu \u00e4ndern:<\/span> <\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie andere g\u00e4ngige Vorg\u00e4nge in R ausgef\u00fchrt werden:<\/span><\/p>\n So f\u00fchren Sie eine einfache lineare Regression in R durch<\/a> Sie k\u00f6nnen eine der folgenden Methoden verwenden, um eine Linie mit der besten Anpassung in R zu zeichnen: Methode 1: Zeichnen Sie die Linie mit der besten Anpassung in die R-Basis #create scatter plot of x vs. y plot(x, y) #add line of best fit to scatter plot abline(lm(y ~ x)) Methode 2: Zeichnen Sie […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n #create scatter plot of x vs. y<\/span>\nplot(x, y)\n\n#add line of best fit to scatter plot\n<\/span>abline(lm(y ~ x))\n<\/strong><\/pre>\n library<\/span> (ggplot2)<\/span>\n\n#create scatter plot with line of best fit<\/span>\nggplot(df, aes<\/span> (x=x, y=y)) +\n geom_point() +\n geom_smooth(method=lm, se= FALSE<\/span> )<\/strong><\/pre>\n Beispiel 1: Zeichnen der Linie der besten Anpassung in der R-Basis<\/strong><\/span><\/h3>\n
#define data\nx <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)\ny <- c(2, 5, 6, 7, 9, 12, 16, 19)<\/span>\n\n#create scatter plot of x vs. y<\/span>\nplot(x, y)\n\n#add line of best fit to scatter plot\n<\/span>abline(lm(y ~ x))<\/strong> <\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/lignede1.png\")
<\/p>\n #define data\nx <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)\ny <- c(2, 5, 6, 7, 9, 12, 16, 19)<\/span>\n\n#create scatter plot of x vs. y<\/span>\nplot(x, y, pch= 16<\/span> , col=' red<\/span> ', cex= 1.2<\/span> )\n\n#add line of best fit to scatter plot\n<\/span>abline(lm(y ~ x), col=' blue<\/span> ', lty=' dashed<\/span> ')<\/strong> <\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/lignede2.png\")
<\/p>\n #find regression model coefficients\nsummary(lm(y ~ x))$coefficients\n\n Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)\n(Intercept) -0.8928571 1.0047365 -0.888648 4.084029e-01\nx 2.3095238 0.1989675 11.607544 2.461303e-05<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Beispiel 2: Zeichnen der am besten passenden Linie in ggplot2<\/strong><\/span><\/h3>\n
library<\/span> (ggplot2)<\/span>\n\n#define data\ndf <- data. frame<\/span> (x=c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8),<\/span>\ny=c(2, 5, 6, 7, 9, 12, 16, 19))<\/span>\n\n#create scatter plot with line of best fit\nggplot(df, aes<\/span> (x=x, y=y)) +\n geom_point() +\n geom_smooth(method=lm, se= FALSE<\/span> )<\/span>\n<\/span><\/strong><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/lignede3.png\")
<\/p>\n library<\/span> (ggplot2)<\/span>\n\n#define data\ndf <- data. frame<\/span> (x=c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8),<\/span>\ny=c(2, 5, 6, 7, 9, 12, 16, 19))<\/span>\n\n#create scatter plot with line of best fit\nggplot(df, aes<\/span> (x=x, y=y)) +\n geom_point(col=' red<\/span> ', size= 2<\/span> ) +\n geom_smooth(method=lm, se= FALSE<\/span> , col=' purple<\/span> ', linetype=' dashed<\/span> ') +\n theme_bw()<\/span><\/span><\/strong> <\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/lignede4.png\")
<\/p>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So f\u00fchren Sie eine multiple lineare Regression in R durch<\/a>
So interpretieren Sie die Regressionsausgabe in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"