Methode 1: Zeichnen Sie lm()-Ergebnisse zur Basis R<\/strong><\/span><\/p>\n Methode 2: Plot lm() ergibt ggplot2<\/strong><\/span><\/p>\n Die folgenden Beispiele zeigen, wie jede Methode in der Praxis mit dem in R integrierten mtcars-Datensatz<\/a> verwendet wird.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie die Ergebnisse der Funktion lm()<\/strong> in Basis R dargestellt werden:<\/span> <\/p>\n Die Punkte im Diagramm stellen die Rohdatenwerte dar und die gerade diagonale Linie stellt die angepasste Regressionslinie dar.<\/span><\/p>\n Der folgende Code zeigt, wie die Ergebnisse der Funktion lm()<\/strong> mithilfe des Datenvisualisierungspakets ggplot2 grafisch<\/a> dargestellt werden:<\/span> <\/p>\n Die blaue Linie stellt die angepasste Regressionslinie dar und die grauen B\u00e4nder stellen die Grenzen des 95 %-Konfidenzintervalls dar.<\/span><\/p>\n Um die Grenzen des Konfidenzintervalls zu entfernen, verwenden Sie einfach se=FALSE<\/strong> im Argument stat_smooth()<\/strong> :<\/span> <\/p>\n Sie k\u00f6nnen die angepasste Regressionsgleichung auch mit der Funktion stat_regline_equation()<\/strong> aus dem Paket ggpubr<\/strong> in das Diagramm einf\u00fcgen:<\/span> <\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in R ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So f\u00fchren Sie eine einfache lineare Regression in R durch<\/a> Sie k\u00f6nnen die folgenden Methoden verwenden, um die Ergebnisse der Funktion lm() in R darzustellen: Methode 1: Zeichnen Sie lm()-Ergebnisse zur Basis R #create scatterplot plot(y ~ x, data=data) #add fitted regression line to scatterplot abline(fit) Methode 2: Plot lm() ergibt ggplot2 library (ggplot2) #create scatterplot with fitted regression line ggplot(data, aes (x = x, […]<\/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 scatterplot<\/span>\nplot(y ~ x, data=data)\n\n#add fitted regression line to scatterplot<\/span>\nabline(fit)\n<\/strong><\/pre>\n library<\/span> (ggplot2)<\/span>\n\n#create scatterplot with fitted regression line<\/span>\nggplot(data, aes<\/span> (x = x, y = y)) + \n geom_point() +\n stat_smooth(method = \" lm<\/span> \")<\/strong><\/pre>\n Beispiel 1: plot lm() ergibt Basis R<\/strong><\/span><\/h3>\n
#fit regression model\nfit <- lm(mpg ~ wt, data=mtcars)\n\n#create scatterplot\n<\/span>plot(mpg ~ wt, data=mtcars)\n\n#add fitted regression line to scatterplot\n<\/span>abline(fit)<\/span><\/span><\/strong> <\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/plotlm1.jpg\")
<\/p>\n Beispiel 2: Plot lm() Ergebnisse in ggplot2<\/strong><\/span><\/h3>\n
library<\/span> (ggplot2)<\/span>\n\n#fit regression model\nfit <- lm(mpg ~ wt, data=mtcars)\n\n#create scatterplot with fitted regression line<\/span>\nggplot(mtcars, aes<\/span> (x = x, y = y)) +\n geom_point() +\n stat_smooth(method = \" lm<\/span> \")\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/plotlm2.jpg\")
<\/p>\n library<\/span> (ggplot2)<\/span> \n\n#fit regression model\nfit <- lm(mpg ~ wt, data=mtcars)\n\n#create scatterplot with fitted regression line<\/span>\nggplot(mtcars, aes<\/span> (x = x, y = y)) +\n geom_point() +\n stat_smooth(method = \u201c lm<\/span> \u201d, se= FALSE<\/span> )<\/span><\/span><\/strong> <\/pre>\n![\"plot](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/plotlm3.jpg\")
<\/p>\n library<\/span> (ggplot2)\nlibrary<\/span> (ggpubr)<\/span>\n\n#fit regression model\nfit <- lm(mpg ~ wt, data=mtcars)\n\n#create scatterplot with fitted regression line<\/span>\nggplot(mtcars, aes<\/span> (x = x, y = y)) +\n geom_point() +\n stat_smooth(method = \u201c lm<\/span> \u201d, se= FALSE<\/span> ) +\n stat_regline_equation(label.x.npc = \u201c center<\/span> \u201d)<\/span><\/span><\/strong> <\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/plotlm4.jpg\")
<\/p>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
So interpretieren Sie die Regressionsausgabe in R<\/a>
Der Unterschied zwischen glm und lm in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"