Metodo 1: tracciare i risultati di lm() in base R<\/strong><\/span><\/p>\n Metodo 2: Plot lm() restituisce ggplot2<\/strong><\/span><\/p>\n Gli esempi seguenti mostrano come utilizzare ciascun metodo nella pratica con il set di dati mtcars<\/a> integrato in R.<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come tracciare i risultati della funzione lm()<\/strong> in base R:<\/span> <\/p>\n I punti nel grafico rappresentano i valori dei dati grezzi e la linea diagonale retta rappresenta la linea di regressione adattata.<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come tracciare i risultati della funzione lm()<\/strong> utilizzando il pacchetto di visualizzazione dati ggplot2<\/a> :<\/span> <\/p>\n La linea blu rappresenta la linea di regressione adattata e le bande grigie rappresentano i limiti dell’intervallo di confidenza al 95%.<\/span><\/p>\n Per rimuovere i limiti dell’intervallo di confidenza, usa semplicemente se=FALSE<\/strong> nell’argomento stat_smooth()<\/strong> :<\/span> <\/p>\n Puoi anche aggiungere l’equazione di regressione adattata all’interno del grafico utilizzando la funzione stat_regline_equation()<\/strong> dal pacchetto ggpubr<\/strong> :<\/span> <\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attivit\u00e0 comuni in R:<\/span><\/p>\n Come eseguire una regressione lineare semplice in R<\/a> \u00c8 possibile utilizzare i seguenti metodi per tracciare i risultati della funzione lm() in R: Metodo 1: tracciare i risultati di lm() in base R #create scatterplot plot(y ~ x, data=data) #add fitted regression line to scatterplot abline(fit) Metodo 2: Plot lm() restituisce ggplot2 library (ggplot2) #create scatterplot with fitted regression line ggplot(data, aes (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 Esempio 1: plot lm() restituisce la base 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 Esempio 2: Plot lm() Risultati 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 Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come interpretare l’output della regressione in R<\/a>
La differenza tra glm e lm in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"