R'de lm() sonuçlarının grafiği nasıl çizilir

R’de lm() işlevinin sonuçlarını çizmek için aşağıdaki yöntemleri kullanabilirsiniz:

Yöntem 1: Lm() grafiğinin grafiği R tabanıyla sonuçlanır

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

#add fitted regression line to scatterplot
abline(fit)

Yöntem 2: Lm() grafiğinin çizilmesi ggplot2 ile sonuçlanır

 library (ggplot2)

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

Aşağıdaki örnekler, R’de yerleşik mtcars veri kümesiyle her yöntemin pratikte nasıl kullanılacağını gösterir.

Örnek 1: lm() sonucunun R tabanıyla grafiğini çizin

Aşağıdaki kod, lm() işlevinin sonuçlarının R tabanında nasıl çizileceğini gösterir:

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

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

#add fitted regression line to scatterplot
abline(fit) 

Grafikteki noktalar ham veri değerlerini, düz çapraz çizgi ise uygun regresyon çizgisini temsil eder.

Örnek 2: ggplot2’deki lm() sonuçlarının grafiği

Aşağıdaki kod, ggplot2 veri görselleştirme paketini kullanarak lm() işlevinin sonuçlarının nasıl çizileceğini gösterir:

 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 ")

Mavi çizgi uygun regresyon çizgisini, gri bantlar ise %95 güven aralığının sınırlarını temsil eder.

Güven aralığı sınırlarını kaldırmak için stat_smooth() bağımsız değişkeninde se=FALSE komutunu kullanmanız yeterlidir:

 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 ) 

Ayrıca ggpubr paketindeki stat_regline_equation() işlevini kullanarak uygun regresyon denklemini grafiğin içine ekleyebilirsiniz:

 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 ”) 

Ek kaynaklar

Aşağıdaki eğitimlerde R’de diğer ortak görevlerin nasıl gerçekleştirileceği açıklanmaktadır:

R’de basit doğrusal regresyon nasıl gerçekleştirilir
R’de regresyon çıktısı nasıl yorumlanır
R’de glm ve lm arasındaki fark