https://stackoverflow.com/questions/7549694/add-regression-line-equation-and-r2-on-graph 首先是模拟一份数据集 代码语言:javascript 复制 df<-data.frame(x = c(1:100)) df$y <- 2 + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40) head(df) ggplot2基本的散点图并添加拟合曲线 代码语言:javascript 复制...
Add regression line, correlation coefficient and equantions of the fitted line. Key functions: stat_smooth()[ggplot2] stat_cor()[ggpubr] stat_poly_eq()[ggpmisc] 代码语言:javascript 复制 formula<-y~x p+stat_smooth(aes(color=Species,fill=Species),method="lm")+stat_cor(aes(color=Species)...
Add regression line, correlation coefficient and equantions of the fitted line. Key functions: stat_smooth()[ggplot2] stat_cor()[ggpubr] stat_poly_eq()[ggpmisc] formula <- y ~ xp + stat_smooth( aes(color = Species, fill = Species), method = "lm") + stat_cor(aes(color = Species...
用r语言做一元线性回归模型ggplot 一元线性回归模型中r2 线性回归 介绍 线性回归又称为最小二乘法回归Ordinary Least-Squares (OLS) Regression。简单来说就是一条线性函数来很好的拟合已知数据并预测未知数据。 在回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性...
p3 p4 <- p + geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) #no the confidence interval band p4 #(3)多项式回归 p5 <- ggplot(mtcars, aes(qsec, hp)) + geom_point() + geom_smooth(method = "lm", formula = y ~ poly(x, 2)) #polynomial regression line 多项式回归 这里是二次多项式 p5...
线(line,vline,abline,hline,stat_function等):一般是基于函数来处理位置 射(segment):特征是指定位置有xend和yend,表示射线方向 面(tile, rect):这类一般有xmax,xmin,ymax,ymin指定位置 棒(boxplot,bin,bar,histogram):往往是二维或一维变量,具有width属性 带(ribbon,smooth):透明是特征是透明的fill 补:包...
线(line,vline,abline,hline,stat_function等):一般是基于函数来处理位置 射(segment):特征是指定位置有xend和yend,表示射线方向 面(tile, rect):这类一般有xmax,xmin,ymax,ymin指定位置 棒(boxplot,bin,bar,histogram):往往是二维或一维变量,具有width属性 ...
Band highlighting the region between both quartile regressions and a line for the median regression. formula<-y~x+I(x^2) ggplot(cars, aes(speed,dist))+geom_point()+stat_quant_band(formula=formula) A quadrant plot with counts and labels, usinggeom_text_repel()from package ‘ggrepel’. ...
r2=r2,stringsAsFactors=FALSE)#plot the simple scatterplot>p<-ggplot(dat,aes(x=degree,y=complex,colour=degree>=63))+geom_point(shape=19)+xlab("Degree of WD40 proteins")+ylab("Number of complexes")#linear regression analysis>dat.lm<-lm(complex~degree,data=dat)#add a line and labels for...
s3d <- scatterplot3d(wt, disp, mpg, pch=16, highlight.3d=TRUE, type="h", main="3D Scatter Plot with Vertical Lines and Regression Plane") fit <- lm(mpg ~ wt + disp) s3d$plane3d(fit) detach(mtcars) 使用rgl包中的plot3d()函数可创建交互式的三维散点图,通过鼠标即可对图形进行旋转。