Hoe u een regressievergelijking kunt toevoegen aan een plot in r

Vaak wilt u misschien als volgt een regressievergelijking aan een plot in R toevoegen:

Gelukkig is dit vrij eenvoudig te doen met behulp van de functies in de ggplot2- en ggpubr- pakketten.

Deze tutorial biedt een stapsgewijs voorbeeld van hoe u functies in deze pakketten kunt gebruiken om een regressievergelijking toe te voegen aan een plot in R.

Stap 1: Creëer de gegevens

Laten we eerst een aantal nepgegevens maken om mee te werken:

 #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

Stap 2: Maak de plot met de regressievergelijking

Vervolgens zullen we de volgende syntaxis gebruiken om een spreidingsdiagram te maken met een passende regressielijn en vergelijking:

 #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) 

Dit vertelt ons dat de gepaste regressievergelijking is:

y = 2,6 + 4*(x)

Merk op dat label.x en label.y de (x,y)-coördinaten specificeren van de regressievergelijking die moet worden weergegeven.

Stap 3: Voeg R-vierkant toe aan de plot (optioneel)

U kunt ook de R-kwadraatwaarde van het regressiemodel toevoegen als u de volgende syntaxis wilt gebruiken:

 #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) 

De R-kwadraat voor dit model blijkt 0,98 te zijn.

Op deze pagina vindt u meer R-tutorials.