r语言stat poly eq

我不太明白你的问题，请问你是想了解关于 R 语言中的统计多项式回归公式吗？如果是的话，这个公式可以使用 R 中的 `lm()` 函数进行拟合。你可以输入以下代码来建立一个多项式回归模型：

lm(y ~ poly(x, degree))

其中 `y` 是因变量，`x` 是自变量，`degree` 是多项式回归的阶数。此外，`poly()` 函数可以产生多项式自变量，使模型更加灵活。

请注意，由于我是一个 AI 语言模型，并没有能力识别特定的个人要求或者陈述。我只能够根据你提供的问题和信息来回答你的问题。

相关问题

如何使用r语言stat_poly_eq函数

您可以使用以下代码来使用r语言中的stat_poly_eq函数：

1. 首先，您需要安装ggplot2包，如果您已经安装了该包，则可以跳过此步骤。

install.packages("ggplot2")

2. 加载ggplot2包。

library(ggplot2)

3. 创建一个散点图，并使用stat_smooth函数添加一个回归线。

ggplot(data = mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) + geom_point() + stat_smooth(method = "lm")

4. 使用stat_poly_eq函数添加回归方程和R方值。

ggplot(data = mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) + geom_point() + stat_smooth(method = "lm") + stat_poly_eq(formula = y ~ x, aes(label = paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "~~~~")), parse = TRUE)

这将在散点图上添加回归方程和R方值。

r语言stat_compare_means如何改变显著性标记的颜色和字体大小等

在 `stat_compare_means()` 函数中，可以通过 `label` 参数来自定义显著性标记的格式，包括颜色、字体大小等。下面是一个示例代码：

library(ggplot2)
library(ggpubr)

# 创建一个数据框
df <- data.frame(
  group = rep(c("A", "B", "C"), each = 10),
  value = c(rnorm(10, 0, 1), rnorm(10, 1, 1), rnorm(10, 2, 1))
)

# 绘制箱线图
p <- ggboxplot(df, x = "group", y = "value", color = "group")

# 添加显著性标记，自定义标记格式
p + stat_compare_means(label = "p.format", size = 5, label.y = c(0.5, 1, 1.5),
                       label.x = c(1.5, 2.5), label.text = c("***", "**"),
                       tip.length = 0.01, method = "t.test")

其中，`label` 参数指定了自定义标记格式的名称，接下来可以使用 `p.format` 来设置标记的格式。`size` 参数用于调整标记字体的大小，`label.y` 和 `label.x` 分别指定了标记的纵坐标和横坐标位置。`label.text` 指定了标记文本，这里使用了 `"***"` 和 `"**"` 表示显著性水平的不同程度。`tip.length` 用于调整标记的线条长度，`method` 参数指定了计算显著性的方法。