Як намалювати лінію найкращого підходу в r (з прикладами)

Ви можете використати будь-який із наведених нижче методів, щоб намалювати лінію, яка найкраще підходить у R:

Спосіб 1. Намалюйте лінію найкращого прилягання до основи R

 #create scatter plot of x vs. y
plot(x, y)

#add line of best fit to scatter plot
abline(lm(y ~ x))

Спосіб 2: побудуйте найкращу лінію в ggplot2

 library (ggplot2)

#create scatter plot with line of best fit
ggplot(df, aes (x=x, y=y)) +
    geom_point() +
    geom_smooth(method=lm, se= FALSE )

Наступні приклади показують, як використовувати кожен метод на практиці.

Приклад 1: малювання лінії найкращого прилягання до основи R

У наведеному нижче коді показано, як намалювати лінію, яка найкраще підходить для простої моделі лінійної регресії за допомогою базису R:

 #define data
x <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)
y <- c(2, 5, 6, 7, 9, 12, 16, 19)

#create scatter plot of x vs. y
plot(x, y)

#add line of best fit to scatter plot
abline(lm(y ~ x)) 

Не соромтеся також змінити стиль точок і лінії:

 #define data
x <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8)
y <- c(2, 5, 6, 7, 9, 12, 16, 19)

#create scatter plot of x vs. y
plot(x, y, pch= 16 , col=' red ', cex= 1.2 )

#add line of best fit to scatter plot
abline(lm(y ~ x), col=' blue ', lty=' dashed ') 

Ми також можемо використати наступний код, щоб швидко обчислити лінію найкращого підходу:

 #find regression model coefficients
summary(lm(y ~ x))$coefficients

              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -0.8928571 1.0047365 -0.888648 4.084029e-01
x 2.3095238 0.1989675 11.607544 2.461303e-05

Лінія найкращого підходу виявляється: y = -0,89 + 2,31x .

Приклад 2: побудова найкращої лінії в ggplot2

У наступному коді показано, як побудувати найкращу лінію для простої моделі лінійної регресії за допомогою пакета візуалізації даних ggplot2 :

 library (ggplot2)

#define data
df <- data. frame (x=c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8),
y=c(2, 5, 6, 7, 9, 12, 16, 19))

#create scatter plot with line of best fit
ggplot(df, aes (x=x, y=y)) +
    geom_point() +
    geom_smooth(method=lm, se= FALSE )

Сміливо змінюйте і естетику сюжету:

 library (ggplot2)

#define data
df <- data. frame (x=c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8),
y=c(2, 5, 6, 7, 9, 12, 16, 19))

#create scatter plot with line of best fit
ggplot(df, aes (x=x, y=y)) +
    geom_point(col=' red ', size= 2 ) +
    geom_smooth(method=lm, se= FALSE , col=' purple ', linetype=' dashed ') +
    theme_bw() 

Додаткові ресурси

У наступних посібниках пояснюється, як виконувати інші типові операції в R:

Як виконати просту лінійну регресію в R
Як виконати множинну лінійну регресію в R
Як інтерпретувати результат регресії в R