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几年前,一位发帖者询问如何在下面的链接中的 ggplot 图上添加回归线方程和 R2。
Adding Regression Line Equation and R2 on graph
最佳解决方案是这样的:
lm_eqn <- function(df){
m <- lm(y ~ x, df);
eq <- substitute(italic(y) == a + b %.% italic(x)*","~~italic(r)^2~"="~r2,
list(a = format(coef(m)[1], digits = 2),
b = format(coef(m)[2], digits = 2),
r2 = format(summary(m)$r.squared, digits = 3)))
as.character(as.expression(eq));
}
p1 <- p + geom_text(x = 25, y = 300, label = lm_eqn(df), parse = TRUE)
最佳答案
ggpmisc
包有stat_poly_eq
专门为此任务构建的函数(但不限于线性回归)。使用相同的 data
正如@Sathish 发布的那样,我们可以分别添加方程和 R2,但给出 label.y.npc
不同的值(value)观。 label.x.npc
如果需要,可以调整。
library(ggplot2)
library(ggpmisc)
#> For news about 'ggpmisc', please, see https://www.r4photobiology.info/
set.seed(21318)
df <- data.frame(x = c(1:100))
df$y <- 2 + 3*df$x + rnorm(100, sd = 40)
formula1 <- y ~ x
ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, formula = formula1) +
stat_poly_eq(aes(label = paste(..eq.label.., sep = "~~~")),
label.x.npc = "right", label.y.npc = 0.15,
eq.with.lhs = "italic(hat(y))~`=`~",
eq.x.rhs = "~italic(x)",
formula = formula1, parse = TRUE, size = 5) +
stat_poly_eq(aes(label = paste(..rr.label.., sep = "~~~")),
label.x.npc = "right", label.y.npc = "bottom",
formula = formula1, parse = TRUE, size = 5) +
theme_bw(base_size = 16)
# using `atop`
ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, formula = formula1) +
stat_poly_eq(aes(label = paste0("atop(", ..eq.label.., ",", ..rr.label.., ")")),
formula = formula1,
parse = TRUE) +
theme_bw(base_size = 16)
### bonus: including result table
ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, formula = formula1) +
stat_fit_tb(method = "lm",
method.args = list(formula = formula1),
tb.vars = c(Parameter = "term",
Estimate = "estimate",
"s.e." = "std.error",
"italic(t)" = "statistic",
"italic(P)" = "p.value"),
label.y = "bottom", label.x = "right",
parse = TRUE) +
stat_poly_eq(aes(label = paste0("atop(", ..eq.label.., ",", ..rr.label.., ")")),
formula = formula1,
parse = TRUE) +
theme_bw(base_size = 16)
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!