数据结构
网络
RDBMS
操作系统
Java
MS Excel
iOS
HTML
CSS
Android
Python
C 编程
C++
C#
MongoDB
MySQL
Javascript
PHP
物理学
化学
生物学
数学
英语
经济学
心理学
社会学
时尚研究
法律研究如何使用 ggplot2 在 R 中创建散点图中的回归模型线？
要向使用 ggplot2 创建的散点图中添加回归模型线，我们需要使用 geom_smooth 函数来定义线性模型的线。例如，如果我们有一个包含自变量 x 和因变量 y 的数据框 df，那么可以使用以下代码创建回归线 −
ggplot(df,aes(x,y))+geom_point()+geom_smooth(method="lm")
示例
考虑以下数据框 −
set.seed(133) x<-rnorm(20,5,0.375) y<-rnorm(20,10,2) df<-data.frame(x,y) df
输出
x y 1 5.033896 9.383918 2 5.130221 11.829104 3 4.702206 9.917457 4 5.110479 7.629133 5 5.464191 8.825002 6 4.982272 10.948461 7 5.382662 11.926883 8 4.961799 8.531400 9 4.936903 11.334979 10 4.489832 7.950781 11 5.518205 13.898027 12 5.458050 12.322746 13 4.567242 12.939460 14 5.312169 12.133224 15 4.764677 8.614166 16 5.444759 6.995418 17 4.946610 7.791502 18 5.204590 13.769303 19 4.613702 11.185987 20 4.894561 8.297381
加载 ggplot2 软件包并在散点图中创建回归模型线 −
示例
library(ggplot2) ggplot(df,aes(x,y))+geom_point()+geom_smooth(method="lm") `geom_smooth()` using formula 'y ~ x'
输出
我们来看另一个例子 −
示例
Time<-1:20 Growth<-sample(-10:-1,20,replace=TRUE) df_growthstudy<-data.frame(Time,Growth) df_growthstudy
输出
Time Growth 1 1 -9 2 2 -8 3 3 -5 4 4 -5 5 5 -8 6 6 -6 7 7 -1 8 8 -3 9 9 -8 10 10 -1 11 11 -10 12 12 -2 13 13 -1 14 14 -7 15 15 -9 16 16 -6 17 17 -2 18 18 -7 19 19 -3 20 20 -6
示例
ggplot(df_growthstudy,aes(Time,Growth))+geom_point()+geom_smooth(method="lm") `geom_smooth()` using formula 'y ~ x'
输出
更新日期：2020 年 10 月 17 日
260 人浏览
广告