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      • ggplot2包可视化添加回归线方程和R^2?

      ggplot2包可视化添加回归线方程和R^2?

      • 发布者 weinfoadmin
      • 分类 未分类
      • 日期 2021年9月9日
      • 评论 0评论

      专题介绍:R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言,于上世纪90年代开始发展起来。得益于全世界众多 爱好者的无尽努力,大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio(用户的界面体验更好)。也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和用户对R包的慷慨贡献,让R语言在全球范围内越来越流行。其中一些R包,例如MASS,SparkR, ggplot2,使数据操作,可视化和计算功能越来越强大。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R作为一种统计分析软件,是集统计分析与图形显示于一体的。它可以运行于UNIX、Windows和Macintosh的操作系统上,而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统,相比于其他统计分析软件,R的学术性开发比较早,适合生物学和医学等学术学科的科研人员使用。

      点击上方蓝字关注我,一起学习R语言


      R语言群里,一位群友问如何在ggplot2包画的图形上添加拟合的线性回归方程和R^2的值?。

      本文收集了3种解决方案,仅供参考。

      1 解决方案1
      参考代码
      library(ggplot2)

      set.seed(1234)
      df <- data.frame(x = c(1:100))
      df$y <- 2 + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40)
      p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
        geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, color="black", formula = y ~ x) +
        geom_point()
      p

      lm_eqn <- function(df){
        m <- lm(y ~ x, df);
        eq <- substitute(italic(y) == a + b %.% italic(x)*","~~italic(r)^2~"="~r2, 
                         list(a = format(unname(coef(m)[1]), digits = 2),
                              b = format(unname(coef(m)[2]), digits = 2),
                              r2 = format(summary(m)$r.squared, digits = 3)))
        as.character(as.expression(eq));
      }

      p1 <- p + geom_text(x = 25, y = 300, label = lm_eqn(df), parse = TRUE)
      p1
      运行结果,如图1所示。

      2 解决方案2,借用了ggpmisc包。
      参考代码 
      library(ggplot2)
      library(ggpmisc)
      set.seed(1234)
      df <- data.frame(x = c(1:100))
      df$y <- 2 + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40)
      my.formula <- y ~ x
      p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
        geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, color="black", formula = my.formula) +
        stat_poly_eq(formula = my.formula, 
                     aes(label = paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "~~~")), 
                     parse = TRUE) +         
        geom_point()
      p
      运行结果,如图2所示。

      3 解决方案3,借用了ggpurb包。
      参考代码 
      library(ggplot2)
      library(ggpubr)

      set.seed(1234)
      df <- data.frame(x = c(1:100))
      df$y <- 2 + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40)
      ggscatter(df, x = "x", y = "y", add = "reg.line") +
        stat_cor(label.y = 300, 
                 aes(label = paste(..rr.label.., ..p.label.., sep = "~`,`~"))) +
        stat_regline_equation(label.y = 280)
      运行结果,如图3所示。


      推荐阅读


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