Como plotar os resultados de lm() em r

Você pode usar os seguintes métodos para plotar os resultados da função lm() em R:

Método 1: plotar lm() resultados na base R

 #create scatterplot
plot(y ~ x, data=data)

#add fitted regression line to scatterplot
abline(fit)

Método 2: plotar resultados de lm() em ggplot2

 library (ggplot2)

#create scatterplot with fitted regression line
ggplot(data, aes (x = x, y = y)) + 
  geom_point() +
  stat_smooth(method = " lm ")

Os exemplos a seguir mostram como usar cada método na prática com o conjunto de dados mtcars integrado ao R.

Exemplo 1: plotar lm() resulta na base R

O código a seguir mostra como plotar os resultados da função lm() na base R:

 #fit regression model
fit <- lm(mpg ~ wt, data=mtcars)

#create scatterplot
plot(mpg ~ wt, data=mtcars)

#add fitted regression line to scatterplot
abline(fit) 

Os pontos no gráfico representam os valores dos dados brutos e a linha reta diagonal representa a linha de regressão ajustada.

Exemplo 2: Plotar resultados de lm() em ggplot2

O código a seguir mostra como plotar os resultados da função lm() usando o pacote de visualização de dados ggplot2 :

 library (ggplot2)

#fit regression model
fit <- lm(mpg ~ wt, data=mtcars)

#create scatterplot with fitted regression line
ggplot(mtcars, aes (x = x, y = y)) +
  geom_point() +
  stat_smooth(method = " lm ")

A linha azul representa a linha de regressão ajustada e as faixas cinzentas representam os limites do intervalo de confiança de 95%.

Para remover os limites do intervalo de confiança, simplesmente use se=FALSE no argumento stat_smooth() :

 library (ggplot2) 

#fit regression model
fit <- lm(mpg ~ wt, data=mtcars)

#create scatterplot with fitted regression line
ggplot(mtcars, aes (x = x, y = y)) +
  geom_point() +
  stat_smooth(method = “ lm ”, se= FALSE ) 

Você também pode adicionar a equação de regressão ajustada dentro do gráfico usando a função stat_regline_equation() do pacote ggpubr :

 library (ggplot2)
library (ggpubr)

#fit regression model
fit <- lm(mpg ~ wt, data=mtcars)

#create scatterplot with fitted regression line
ggplot(mtcars, aes (x = x, y = y)) +
  geom_point() +
  stat_smooth(method = “ lm ”, se= FALSE ) +
  stat_regline_equation(label.x.npc = “ center ”) 

Recursos adicionais

Os tutoriais a seguir explicam como realizar outras tarefas comuns em R:

Como realizar regressão linear simples em R
Como interpretar a saída da regressão em R
A diferença entre glm e lm em R