r语言 用ggplot绘制散点图并添加回归曲线，如何查看回归曲线的方程

在 R 语言中使用 ggplot2 绘制散点图并添加回归曲线可以使用 `geom_smooth()` 函数。为了查看回归曲线的方程，我们可以使用 `stat_smooth()` 函数并设置参数 `method="lm"`，表示使用线性回归模型。示例代码如下：

# 创建示例数据
x <- 1:10
y <- c(2, 3, 5, 7, 8, 9, 10, 12, 14, 15)
df <- data.frame(x=x, y=y)

# 绘制散点图并添加回归曲线
library(ggplot2)
ggplot(df, aes(x=x, y=y)) + 
  geom_point() + 
  geom_smooth(method="lm")

# 查看回归曲线的方程
fit <- lm(y ~ x, data=df)
summary(fit)

在上面的代码中，我们首先创建了一个示例数据集 `df`，然后使用 `ggplot()` 函数绘制了散点图，并使用 `geom_smooth()` 函数添加了回归曲线。其中，`method="lm"` 表示使用线性回归模型。接下来，我们使用 `lm()` 函数对数据进行线性回归分析，并使用 `summary()` 函数查看回归分析的结果，包括回归方程的系数和截距等信息。

相关问题

R语言ggplot添加回归方程

你可以使用`ggplot2`和`geom_smooth()`函数来添加回归方程。下面是一个例子：

首先，我们需要载入`ggplot2`包和一个示例数据集`mtcars`：

library(ggplot2)
data(mtcars)

然后，我们可以使用`geom_point()`函数来绘制散点图：

ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) + 
  geom_point()

接下来，我们使用`geom_smooth()`函数来添加回归曲线，并且设置`method = "lm"`来使用线性模型进行拟合：

ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) + 
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)

最后，我们可以使用`geom_text()`函数来添加回归方程的公式：

ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) + 
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
  geom_text(aes(x = 5, y = 30, label = paste("y = ", round(coef(lm(mpg ~ wt, data = mtcars))[2], 2), "x +", round(coef(lm(mpg ~ wt, data = mtcars))[1], 2))))

这将在图形中添加回归方程的公式，公式的位置可以使用`x`和`y`参数进行调整。

R语言做线性回归方程和置信区间

### 实现线性回归方程及置信区间的计算

在R语言中，可以利用`lm()`函数来进行线性回归分析，并通过特定的方法来获取和展示置信区间。下面具体介绍如何完成这些任务。

#### 创建线性回归模型
首先定义一个简单的例子，假设存在两个向量x(预测变量)和y(响应变量)，使用这两个向量创建一个线性回归模型：

# 构建样本数据集
set.seed(123)
x <- rnorm(100, mean=5, sd=2)
error <- rnorm(100, mean=0, sd=sqrt(0.5))
y <- 1 + 2*x + error 

# 建立线性回归模型
model <- lm(y ~ x)

summary(model)[^2]

此段代码构建了一个模拟的数据集以及基于该数据集上的简单线性回归模型，并调用了`summary()`函数查看模型概要信息，这其中包括了估计的回归系数和其他统计指标。

#### 计算置信区间
对于已建立好的线性回归模型，可以直接应用`confint()`函数得到各参数对应的置信区间：

confidence_intervals <- confint(model)
print(confidence_intervals)[^4]

这段命令将会打印出每个回归系数在其默认95%水平下的上下限值作为其置信区间。

#### 绘制带有置信区间的图表
为了更直观地理解所获得的结果，在图上画出回归直线连同相应的置信带是非常有帮助的做法之一。这里采用`ggplot2`包中的功能实现这一点：

library(ggplot2)

data.frame(x=x,y=y,model=model)$fit <- fitted(model)

p <- ggplot(data=data.frame(x=x,y=y), aes(x=x)) +
     geom_point(aes(y=y), color="blue")+
     stat_smooth(method='lm', se=T, level=.95)+
     theme_minimal()

print(p)[^3]

以上绘图语句先准备好了含有原始观测点、拟合值得到的新DataFrame对象；接着借助于`geom_point()`添加散点层显示实际观察值的位置；最后由`stat_smooth()`负责渲染平滑曲线（即最佳拟合线）及其周围的灰色区域代表的就是指定概率级别的置信带。