R에서 최적의 선을 그리는 방법(예제 포함)

다음 방법 중 하나를 사용하여 R에 가장 적합한 선을 그릴 수 있습니다.

방법 1: R 베이스에 가장 잘 맞는 선 그리기

 #create scatter plot of x vs. y
plot(x, y)

#add line of best fit to scatter plot
abline(lm(y ~ x))

방법 2: ggplot2에 가장 적합한 선을 그립니다.

 library (ggplot2)

#create scatter plot with line of best fit
ggplot(df, aes (x=x, y=y)) +
    geom_point() +
    geom_smooth(method=lm, se= FALSE )

다음 예에서는 각 방법을 실제로 사용하는 방법을 보여줍니다.

예 1: R 베이스에 가장 잘 맞는 선 그리기

다음 코드는 R 기준을 사용하여 단순 선형 회귀 모델에 가장 적합한 선을 그리는 방법을 보여줍니다.

 #define data
x <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)
y <- c(2, 5, 6, 7, 9, 12, 16, 19)

#create scatter plot of x vs. y
plot(x, y)

#add line of best fit to scatter plot
abline(lm(y ~ x)) 

주저하지 말고 점과 선의 스타일도 수정하세요.

 #define data
x <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)
y <- c(2, 5, 6, 7, 9, 12, 16, 19)

#create scatter plot of x vs. y
plot(x, y, pch= 16 , col=' red ', cex= 1.2 )

#add line of best fit to scatter plot
abline(lm(y ~ x), col=' blue ', lty=' dashed ') 

다음 코드를 사용하여 가장 적합한 선을 빠르게 계산할 수도 있습니다.

 #find regression model coefficients
summary(lm(y ~ x))$coefficients

              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -0.8928571 1.0047365 -0.888648 4.084029e-01
x 2.3095238 0.1989675 11.607544 2.461303e-05

가장 잘 맞는 선은 y = -0.89 + 2.31x 입니다.

예 2: ggplot2에서 가장 적합한 선 그리기

다음 코드는 ggplot2 데이터 시각화 패키지를 사용하여 단순 선형 회귀 모델에 가장 적합한 선을 그리는 방법을 보여줍니다.

 library (ggplot2)

#define data
df <- data. frame (x=c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8),
y=c(2, 5, 6, 7, 9, 12, 16, 19))

#create scatter plot with line of best fit
ggplot(df, aes (x=x, y=y)) +
    geom_point() +
    geom_smooth(method=lm, se= FALSE )

플롯의 미학도 자유롭게 변경해 보세요.

 library (ggplot2)

#define data
df <- data. frame (x=c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8),
y=c(2, 5, 6, 7, 9, 12, 16, 19))

#create scatter plot with line of best fit
ggplot(df, aes (x=x, y=y)) +
    geom_point(col=' red ', size= 2 ) +
    geom_smooth(method=lm, se= FALSE , col=' purple ', linetype=' dashed ') +
    theme_bw() 

추가 리소스

다음 튜토리얼에서는 R에서 다른 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다.

R에서 단순 선형 회귀를 수행하는 방법
R에서 다중 선형 회귀를 수행하는 방법
R에서 회귀 출력을 해석하는 방법