例子 # Scatter Plotlibrary(ggplot2)ggplt<-ggplot(Orange,aes(x=circumference,y=age))+geom_point()+theme_classic()ggplt# Plotting a single Regression Lineggplt+geom_smooth(method=lm,se=FALSE,fullrange=TRUE) R Copy 输出 这是一个单一的平滑线,或俗称为回归线。在这里,各点是结合在一起的,没有...
# Create example datarm(list=ls())set.seed(87)x<-rnorm(250)y<-rnorm(250)+2*x data<-data.frame(x,y)# Print first rows of datahead(data)# Install & load ggplot2library("ggplot2")# Create basic ggplot# and Add regression lineggp<-ggplot(data,aes(x,y))+geom_point()ggp ggp+sta...
(method = "lm", formula = y ~ poly(x, 2)) #polynomial regression line 多项式回归 这里是二次多项式 p5 #(4)样条曲线回归 p6 <- ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) + geom_point() + geom_smooth(method = lm, formula = y ~ splines::bs(x, 3), se = FALSE) p6 wrap_plots(p1, p2, ...
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...
回归分析(Regression analysis)是对具有因果关系的影响因素(自变量)和预测对象(因变量)所进行的数理统计分析处理。只有当变量与因变量确实存在某种关系时,建立的回归方程才有意义。按照自变量的多少,可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。比较常用的是...
线性回归(Linear regression) 数据处理 线性回归 模型解读 Estimated coefficients Significance Level R-squared Look at the residuals (残差) 移除异常值 增加二次预测因子 Transformation 注:本文是针对NTU PS0002 R语言数分课的学习笔记,比较基础,是理学院所有专业的必修课 本系列会简单讲解一些算法原理但是主打一个...
ggplot(PLD.df,aes(x=PLD,y=b,colour=Location))+geom_point(aes(shape=Location),size=3)+scale_shape(solid=FALSE)+scale_colour_manual(values=cb_palette)+geom_smooth(aes(linetype=Location),method=lm,se=FALSE,fullrange=F)+theme(panel.border=element_rect(colour="black",fill=NA,size=3),panel...
Add straight lines to a plot: horizontal, vertical and regression lines ggplot2:添加直线(水平,垂直)和回归线 本教程介绍如何向使用R软件和ggplot2软件包生成的图形添加一条或多条直线。 根据代码运行如下: 1. 水平和垂直线 rm(list=ls())library(ggplot2)# Simple scatter plotsp<-ggplot(data=mtcars,aes...
sp<-ggscatter(mtcars,x="wt",y="mpg",add="reg.line",# Add regression lineconf.int=TRUE,# Add confidence intervalcolor="cyl",palette="jco",# Color by groups "cyl"shape="cyl"# Change point shape by groups "cyl")+stat_cor(aes(color=cyl),label.x=3)# Add correlation coefficientsp ...
(model,newdata=new_data,type="response")# 绘制列线图ggplot(new_data,aes(x=Sepal.Length,y=Sepal.Width,fill=Predicted_Probability))+geom_tile()+scale_fill_gradient(low="blue",high="red",name="Predicted Probability")+labs(title="Logistic Regression Probability Plot",x="Sepal Length",y="...