วิธีเพิ่มสมการการถดถอยให้กับพล็อตใน r

บ่อยครั้งคุณอาจต้องการเพิ่มสมการถดถอยให้กับพล็อตใน R ดังนี้:

โชคดีที่การใช้ฟังก์ชันในแพ็คเกจ ggplot2 และ ggpubr ทำได้ค่อนข้างง่าย

บทช่วยสอนนี้ให้ตัวอย่างทีละขั้นตอนของวิธีใช้ฟังก์ชันในแพ็คเกจเหล่านี้เพื่อเพิ่มสมการการถดถอยให้กับพล็อตใน R

ขั้นตอนที่ 1: สร้างข้อมูล

ขั้นแรก เรามาสร้างข้อมูลปลอมเพื่อใช้งานกับ:

 #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

ขั้นตอนที่ 2: สร้างพล็อตด้วยสมการถดถอย

ต่อไป เราจะใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้เพื่อสร้างแผนภูมิกระจายที่มีเส้นการถดถอยและสมการที่เหมาะสม:

 #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) 

สิ่งนี้บอกเราว่าสมการการถดถอยที่ติดตั้งคือ:

y = 2.6 + 4*(x)

โปรดทราบว่า label.x และ label.y ระบุพิกัด (x,y) ของสมการการถดถอยที่จะแสดง

ขั้นตอนที่ 3: เพิ่ม R-square ลงในพล็อต (ไม่บังคับ)

คุณยังสามารถเพิ่มค่า R กำลังสองของแบบจำลองการถดถอยได้ หากคุณต้องการใช้ไวยากรณ์ต่อไปนี้:

 #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) 

ค่า R-squared สำหรับรุ่นนี้กลายเป็น 0.98

คุณสามารถค้นหาบทช่วยสอน R เพิ่มเติมได้ใน หน้านี้