<\/p>\n
A fun\u00e7\u00e3o abline()<\/strong> em R pode ser usada para adicionar uma ou mais linhas retas a um gr\u00e1fico em R.<\/span><\/p>\n Esta fun\u00e7\u00e3o usa a seguinte sintaxe:<\/span><\/p>\n abline(a=NULO, b=NULO, h=NULO, v=NULO, \u2026)<\/strong><\/span><\/p>\n Ouro:<\/span><\/p>\n Os exemplos a seguir mostram como usar esta fun\u00e7\u00e3o na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo b\u00e1sico para adicionar uma linha horizontal a um gr\u00e1fico em R \u00e9: abline(h = algum valor)<\/strong><\/span><\/p>\n Suponha que temos o seguinte gr\u00e1fico de dispers\u00e3o que exibe os valores de x<\/em> e y<\/em> em um conjunto de dados:<\/span><\/p>\n Para adicionar uma linha horizontal no valor y = 20, podemos usar o seguinte c\u00f3digo:<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir ilustra como adicionar uma linha horizontal s\u00f3lida ao valor m\u00e9dio de y<\/em> e duas linhas pontilhadas horizontais um desvio padr\u00e3o acima e abaixo do valor m\u00e9dio:<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo b\u00e1sico para adicionar uma linha vertical a um gr\u00e1fico em R \u00e9: abline(v = algum valor)<\/strong><\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir demonstra como adicionar uma linha vertical ao valor m\u00e9dio em um histograma:<\/span><\/p>\n O c\u00f3digo b\u00e1sico para adicionar uma linha de regress\u00e3o linear simples a um gr\u00e1fico em R \u00e9: abline(model)<\/strong><\/span><\/p>\n O c\u00f3digo a seguir demonstra como adicionar uma linha de regress\u00e3o linear ajustada a um gr\u00e1fico de dispers\u00e3o:<\/span><\/p>\n Observe que precisamos simplesmente de um valor para intercepta\u00e7\u00e3o e inclina\u00e7\u00e3o para ajustar uma linha de regress\u00e3o linear simples aos dados usando a fun\u00e7\u00e3o abline().<\/span><\/p>\n\n
Como adicionar linhas horizontais<\/strong><\/span><\/h2>\n
#define dataset\n<\/span>data <- data.frame(x = c(1, 1, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 7, 7, 8, 9, 10, 11, 11),\n y = c(13, 14, 17, 12, 23, 24, 25, 25, 24, 28, 32, 33, 35, 40, 41))\n\n#plot x<\/em> and y<\/em> values in dataset\n<\/span>plot(data$x, data$y, pch = 16)<\/strong><\/pre>\n abline(h = 20, col = 'coral2', lwd = 2)<\/strong><\/pre>\n
#create scatterplot for x<\/em> and y<\/em><\/span>\nplot(data$x, data$y, pch = 16)\n\n#create horizontal line at mean value of y<\/em>\n<\/span>abline(h = mean(data$y), lwd = 2)\n\n#create horizontal lines at one standard deviation above and below the mean value\n<\/span>abline(h = mean(data$y) + sd(data$y), col = 'steelblue', lwd = 3, lty = 2)\nabline(h = mean(data$y) - sd(data$y), col = 'steelblue', lwd = 3, lty = 2)<\/strong><\/pre>\n Como adicionar linhas verticais<\/strong><\/span><\/h2>\n
#make this example reproducible\n<\/span>set.seed(0)\n\n#create dataset with 1000 random values normally distributed with mean = 10, sd = 2\n<\/span>data <- rnorm(1000, mean = 10, sd = 2)\n\n#create histogram of data values\n<\/span>hist(data, col = 'steelblue')\n\n#draw a vertical dashed line at the mean value\n<\/span>abline(v = mean(data), lwd = 3, lty = 2)<\/strong><\/pre>\n Como adicionar linhas de regress\u00e3o<\/strong><\/span><\/h2>\n
#define dataset\n<\/span>data <- data.frame(x = c(1, 1, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 7, 7, 8, 9, 10, 11, 11),\n y = c(13, 14, 17, 12, 23, 24, 25, 25, 24, 28, 32, 33, 35, 40, 41))\n\n#create scatterplot of x<\/em> and y<\/em> values\n<\/span>plot(data$x, data$y, pch = 16)\n\n#fit a linear regression model to the data\n<\/span>reg_model <- lm(y ~ x, data = data)\n\n#add the fitted regression line to the scatterplot\n<\/span>abline(reg_model, col=\"steelblue\")<\/strong><\/pre>\n