Как добавить уравнение регрессии на график в r

Часто вам может потребоваться добавить уравнение регрессии к графику в R следующим образом:

К счастью, это довольно легко сделать с помощью функций пакетов ggplot2 и ggpubr .

В этом руководстве представлен пошаговый пример использования функций в этих пакетах для добавления уравнения регрессии на график в R.

Шаг 1. Создайте данные

Во-первых, давайте создадим несколько поддельных данных для работы:

 #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

Шаг 2. Создайте график с уравнением регрессии.

Далее мы будем использовать следующий синтаксис для создания диаграммы рассеяния с подобранной линией регрессии и уравнением:

 #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) 

Это говорит нам о том, что подобранное уравнение регрессии имеет вид:

у = 2,6 + 4*(х)

Обратите внимание, что label.x и label.y определяют координаты (x,y) отображаемого уравнения регрессии.

Шаг 3. Добавьте на график R-квадрат (необязательно).

Вы также можете добавить значение R в квадрате регрессионной модели, если хотите использовать следующий синтаксис:

 #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) 

R-квадрат для этой модели оказывается равным 0,98 .

Дополнительные руководства по R вы можете найти на этой странице .