Как построить линию линейной регрессии в ggplot2 (с примерами)

Как построить линию линейной регрессии в ggplot2 (с примерами)

Вы можете использовать библиотеку визуализации R ggplot2 для построения подогнанной модели линейной регрессии, используя следующий базовый синтаксис:

ggplot(data,aes(x, y)) +
 geom_point() +
 geom_smooth(method='lm')

В следующем примере показано, как использовать этот синтаксис на практике.

Пример: построение линии линейной регрессии в ggplot2

Предположим, мы подгоняем простую модель линейной регрессии к следующему набору данных:

#create dataset
data <- data.frame(y=c(6, 7, 7, 9, 12, 13, 13, 15, 16, 19, 22, 23, 23, 25, 26),
 x=c(1, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 6, 8, 9, 9, 11, 12, 12))

#fit linear regression model to dataset and view model summary
model <- lm(y~x, data=data)
summary(model)

Call:
lm(formula = y ~ x, data = data)

Residuals:
 Min 1Q Median 3Q Max 
-1.4444 -0.8013 -0.2426 0.5978 2.2363 

Coefficients:
 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) 
(Intercept) 4.20041 0.56730 7.404 5.16e-06 \*\*\*
x 1.84036 0.07857 23.423 5.13e-12 \*\*\*
---
Signif. codes: 0 '\*\*\*' 0.001 '\*\*' 0.01 '\*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Residual standard error: 1.091 on 13 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9769, Adjusted R-squared: 0.9751 
F-statistic: 548.7 on 1 and 13 DF, p-value: 5.13e-12

Следующий код показывает, как визуализировать подобранную модель линейной регрессии:

library (ggplot2)

#create plot to visualize fitted linear regression model
ggplot(data,aes(x, y)) +
 geom_point() +
 geom_smooth(method='lm') 
График линейной регрессии в ggplot2

По умолчанию ggplot2 добавляет на график стандартные линии ошибок. Вы можете отключить их, используя аргумент se=FALSE следующим образом:

library (ggplot2)

#create regression plot with no standard error lines
ggplot(data,aes(x, y)) +
 geom_point() +
 geom_smooth(method='lm', se= FALSE ) 
Линия регрессии ggplot2

Наконец, мы можем настроить некоторые аспекты диаграммы, чтобы сделать ее более визуально привлекательной:

library (ggplot2)

#create regression plot with customized style
ggplot(data,aes(x, y)) +
 geom_point() +
 geom_smooth(method='lm', se= FALSE , color='turquoise4') +
 theme_minimal() +
 labs(x='X Values', y='Y Values', title='Linear Regression Plot') +
 theme(plot.title = element_text(hjust=0.5, size=20, face='bold')) 
Пользовательская линия регрессии с использованием ggplot2 в R

Обратитесь к этому сообщению для получения полного руководства по лучшим темам ggplot2.

Дополнительные ресурсы

Введение в множественную линейную регрессию в R
Как построить доверительный интервал в R

Замечательно! Вы успешно подписались.
Добро пожаловать обратно! Вы успешно вошли
Вы успешно подписались на кодкамп.
Срок действия вашей ссылки истек.
Ура! Проверьте свою электронную почту на наличие волшебной ссылки для входа.
Успех! Ваша платежная информация обновлена.
Ваша платежная информация не была обновлена.