guides(colour = "none") + theme_bw(base_size = 18) + stat_cor(aes(label = paste(..r.label.., ..p.label.., sep = '~`,`~')), method = 'spearman', label.x.npc = 'left', label.y.npc = 'top', size = 6) 如果我们想分别检查不同class(车型)中这一相关性是否依然存在,那就...
ggplot是一个用于数据可视化的R语言包,而stat_cor是ggplot中的一个函数,用于在图表中显示相关系数。 相关系数是用来衡量两个变量之间相关程度的统计量,它的取值范围在-1到1之间。相关系数为正表示两个变量呈正相关关系,为负表示呈负相关关系,为0表示两个变量之间没有线性相关关系。 在ggplot中使用stat_cor函数可以...
#Scatter plots(sp)sp <- ggscatter(mtcars, x="wt", y="mpg",add="reg.line",#Add regressionlineconf.int= TRUE,#Add confidence intervalcolor ="cyl", palette ="jco",#Color by group cylshape ="cyl"#Change point shape by groups cyl)+ stat_cor(aes(color=cyl), label.x =3)#Add corr...
stat_cor()将有P值的相关系数添加到散点图中 stat_stars())Add Stars to a Scatter Plot stat_cor() stat_stars() ggscatterhist()绘制具有边际直方图的散点图 ggscatterhist() ggpaired()Plot Paired Data ggpaired() ggballoonplot() ggmaplot() ...
shape="cyl"# 根据cyl类型设置点形状)+stat_cor(aes(color=cyl),label.x=3)# 添加相关系数 sp 排版多个图形 使用ggpubr包中的ggarrange()函数来排版多个图形: ggarrange(bxp,dp,bp+rremove("x.text"),labels=c("A","B","C"),ncol=2,nrow=2) ...
...(3)添加R2、误差线、误差统计等统计指标 这里就体现出R-ggplot2 绘制图表的灵活之处了,我们使用 ggpubr 包中的stat_cor()和stat_regline_equation() 直接绘制...使用 ggpubr 包添加R2等元素。详细内容大家可以查看对应官网(https://rpkgs.datanovia.com/ggpubr/reference/stat_cor.html )。...到...
(mtcars, x = "wt", y = "mpg", add = "reg.line", # Add regression line conf.int = TRUE, # Add confidence interval color = "cyl", palette = "jco", # Color by groups "cyl" shape = "cyl" # Change point shape by groups "cyl" )+ stat_cor(aes(color = cyl), label.x = ...
#Scatter plots(sp)sp <- ggscatter(mtcars, x="wt", y="mpg", add = "reg.line", #Add regression line conf.int = TRUE, #Add confidence interval color = "cyl", palette = "jco",#Color by group cyl shape = "cyl" #Change point shape by groups cyl )+ stat_cor(aes(color=cyl), ...
conf.int=TRUE,#Add confidenceintervalcolor="cyl",palette="jco",#Colorbygroupcylshape="cyl"#Change point shape by groups cyl)+stat_cor(aes(color=cyl),label.x=3)#Add correlation coefficientsp 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 图形排列
corr <- round(cor(mtcars), 2)#生成相关系数矩阵 对称的 df <- reshape2::melt(corr) gg <- ggplot(df, aes(x=Var1, y=Var2, fill=value, label=value)) + geom_tile() + theme_bw() + geom_text(aes(label=value, size=value), color="white") + labs(title="mtcars - Correlation plot...