Come aggiungere un'equazione di regressione a un grafico in r

Spesso potresti voler aggiungere un’equazione di regressione a un grafico in R come segue:

Fortunatamente, questo è abbastanza semplice da fare utilizzando le funzioni nei pacchetti ggplot2 e ggpubr .

Questo tutorial fornisce un esempio passo passo di come utilizzare le funzioni in questi pacchetti per aggiungere un’equazione di regressione a un grafico in R.

Passaggio 1: creare i dati

Innanzitutto, creiamo alcuni dati falsi con cui lavorare:

 #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

Passaggio 2: crea il grafico con l’equazione di regressione

Successivamente, utilizzeremo la seguente sintassi per creare un grafico a dispersione con una linea di regressione e un’equazione adattate:

 #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) 

Questo ci dice che l’equazione di regressione adattata è:

y = 2,6 + 4*(x)

Tieni presente che label.x e label.y specificano le coordinate (x,y) dell’equazione di regressione da visualizzare.

Passaggio 3: aggiungi il quadrato R alla trama (facoltativo)

Puoi anche aggiungere il valore R al quadrato del modello di regressione se desideri utilizzare la seguente sintassi:

 #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) 

L’ R quadrato per questo modello risulta essere 0,98 .

Puoi trovare altri tutorial su R in questa pagina .