Metodo 1: traccia la linea che meglio si adatta alla base R<\/strong><\/span><\/p>\n Metodo 2: traccia la linea pi\u00f9 adatta in ggplot2<\/strong><\/span><\/p>\n Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare ciascun metodo nella pratica.<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come tracciare una linea di adattamento ottimale per un modello di regressione lineare semplice utilizzando la base R:<\/span> <\/p>\n Non esitate a modificare anche lo stile dei punti e della linea:<\/span> <\/p>\n Possiamo anche utilizzare il seguente codice per calcolare rapidamente la linea pi\u00f9 adatta:<\/span><\/p>\n La retta di miglior adattamento risulta essere: y = -0.89 + 2.31x<\/strong> .<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come tracciare una linea pi\u00f9 adatta per un modello di regressione lineare semplice utilizzando il pacchetto di visualizzazione dei dati ggplot2<\/a> :<\/span> <\/p>\n Sentiti libero di cambiare anche l’estetica della trama:<\/span> <\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni in R:<\/span><\/p>\n Come eseguire una regressione lineare semplice in R<\/a> \u00c8 possibile utilizzare uno dei seguenti metodi per tracciare una linea di adattamento migliore in R: Metodo 1: traccia la linea che meglio si adatta alla base R #create scatter plot of x vs. y plot(x, y) #add line of best fit to scatter plot abline(lm(y ~ x)) Metodo 2: traccia la linea pi\u00f9 adatta […]<\/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 Esempio 1: tracciare la linea di miglior adattamento nella base R<\/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 Esempio 2: tracciare la linea pi\u00f9 adatta 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 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come eseguire la regressione lineare multipla in R<\/a>
Come interpretare l’output della regressione in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"