使用stat_smooth的线性模型的散点图线
是一种数据可视化技术，它通过在散点图上添加一条线性模型的趋势线来展示数据的趋势和关系。
这种技术常用于探索数据集中的变量之间的关系，并帮助我们理解数据的模式和趋势。通过绘制散点图并添加线性模型的趋势线，我们可以直观地观察到数据的整体趋势，以及散点分布在趋势线附近的程度。
使用stat_smooth的线性模型的散点图线有以下优势：
- 可视化效果好：通过将线性模型的趋势线添加到散点图上，可以直观地展示数据的整体趋势和关系，使得数据更易于理解和解释。
- 发现异常值：线性模型的趋势线可以帮助我们发现数据中的异常值，即偏离趋势线较远的点，从而帮助我们识别和处理异常情况。
- 预测趋势：线性模型的趋势线可以用于预测未来的趋势和关系，帮助我们做出合理的决策和预测。
使用stat_smooth的线性模型的散点图线在各种领域都有广泛的应用场景，例如：
- 经济学：用于分析经济指标之间的关系，如GDP与失业率之间的关系。
- 市场营销：用于分析产品销量与广告投入之间的关系，帮助制定市场营销策略。
- 医学研究：用于分析药物剂量与疗效之间的关系，帮助确定最佳治疗方案。
- 社会科学：用于分析人口统计数据与社会问题之间的关系，如教育水平与犯罪率之间的关系。
腾讯云提供了一系列与数据分析和可视化相关的产品，可以帮助用户实现使用stat_smooth的线性模型的散点图线。其中，腾讯云的数据分析平台（https://cloud.tencent.com/product/dap）提供了强大的数据处理和分析能力，可以帮助用户进行数据预处理、建模和可视化分析。另外，腾讯云的数据可视化工具（https://cloud.tencent.com/product/dv）提供了丰富的图表类型和交互功能，可以方便地创建和展示散点图，并添加线性模型的趋势线。
总结起来，使用stat_smooth的线性模型的散点图线是一种数据可视化技术，通过在散点图上添加线性模型的趋势线来展示数据的趋势和关系。它在各个领域都有广泛的应用场景，并且腾讯云提供了相关的产品和工具来支持用户实现这种可视化分析。
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我有一个二次回归模型。我想将模型的拟合回归线添加到散点图中。我更喜欢使用ggplot2。我能够绘制散点图，但是当我使用"stat_smooth()“指定公式时，我得到以下警告，并且拟合的线没有在散点图上绘制。
警告消息: 1：'newdata‘有80行，但找到的变量有24行2：stat_smooth()中的计算失败:参数表示行数不同: 80，24
我的代码如下。有没有人可以指导我，我应该做些什么不同的事情，这样我就可以用ggplot得到散点图中的回归曲线。
代码：
library(gamair)
library(ggplot2)
data(hubble)
names(hubb
浏览 0提问于2017-09-04得票数 1
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你好，你如何得到最适合的线重量与英里散点图？即使他们有点分散。以下是我的代码：
plot(x = mtcars$wt,y = mtcars$mpg,
xlab = "Weight",
ylab = "Milage",
xlim = c(2.5,5),
ylim = c(15,30),
main = "Weight vs Milage")
浏览 0提问于2018-04-26得票数 0
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使用软件包ggplot2和虹膜，我想用拟合的回归线绘制散点图。
library(ggplot2)
ggplot(data=iris, aes(x = Petal.Width, y = Petal.Length,color=Species)) +
geom_point(shape=1) +
stat_smooth(method = "lm",formula= 'Petal.Length ~ Petal.Width+I(Petal.Width^2)+SaleType+Petal.Width*Species', data=iris,
浏览 2提问于2016-04-15得票数 0
1回答
我正在尝试用R中的回归线将置信区间添加到散点图中。我已经完成了回归线的散点图。对于置信区间，我已经找到了代码： ggplot(Plastic.Hardness.Data, aes(Y, X)) +
geom_point() +
stat_smooth(method = lm) 这似乎是有效的，然而，我需要使用98%的置信区间。如何指定置信度？
浏览 18提问于2020-09-21得票数 1
我想用ggplot2生成一个散点图，它包含一条通过所有数据点的回归线(无论它们来自哪个组)，但同时通过分组变量改变标记的形状。下面的代码生成组标记，但提供了两条回归线，每组一条。
#model=lm(df, ParamY~ParamX)
p1<-ggplot(df,aes(x=ParamX,y=ParamY,shape=group)) + geom_point() + stat_smooth(method=lm)
我该如何对其进行编程？
浏览 3提问于2013-01-14得票数 7
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我目前正在尝试创建一个具有最佳匹配线的散点图。
df %>%
ggplot(aes(y = d_emp, x=d_gdp)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm", se = "FALSE")
但是，我一直收到以下错误消息：
计算失败：stat_smooth()中的“x”类型无效
散射点工作得很完美，它只是没有显示的最佳拟合线(所以是geom_smooth部分)。
下面是我的数据集的样子：
浏览 1提问于2021-09-15得票数 0
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我用两个质量条件，根据时间做了一个代谢率的散点图，我用stat_smooth函数和lm模型得到了我的散点图曲线。我想在这些曲线下创建一个区域(每种质量都有不同的颜色)，但是当我尝试使用geom_ribbon时，它根据点创建区域，而不是曲线。
这是我的剧本：
metabo_temps_quantity = ggplot(data_metabo, aes(x = time, y = metabolic_rate, col=quality)) +
geom_point(aes(color = quality), size = 3)+
geom_ribbon(data=data_metabo,
浏览 6提问于2022-04-08得票数 3
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我正在尝试使用ggplot:stat_smooth创建一个具有二次多项式回归线的散点图。代码如下：
df.car_spec_data <- read.csv(url("http://www.sharpsightlabs.com/
wp- content/uploads/2015/01/auto-snout_car-specifications_COMBINED.txt"))
df.car_spec_data$year <- as.character(df.car_spec_data$year)
df.car_spec_data %>% group_by(y
浏览 0提问于2016-10-13得票数 4
我正在开发一个闪亮的应用程序，在这个应用程序中，我通过上传数据集生成各种散点图。我还在生成的散点图上使用stat_smooth。现在，我希望能够将生成的stat_smooth配置文件存储为dataset。我怎么能这么做？
此外，我希望在一个图中编译各种stat_smooth配置文件，这就是为什么我希望将它们存储为数据集的原因。
浏览 26提问于2020-07-06得票数 1
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1回答
我在散点图中有两个连续变量，它们的行为不是线性的，而是以potenz/异速测量的方式(y=a*x^b)。在我的例子中，我查看大小和重量数据(典型的生物数据集)。
数据如下:长度(毫米)：26.156 {81}干重(Mg)：11.254 {81}
两个问题：
如何使用stat_smooth向数据集添加幂方程回归线？
如何测试我的数据集在重量上的大小的重要性？
谢谢!
F
浏览 2提问于2020-06-28得票数 0
2回答
我想在R中的散点图上获得线性模型的梯度/斜率的值
例如，我有一个图：
x <- 1:10
y <- c(0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1)
plot(x, y)
abline(lm(y ~ x))
散点图现在有一条线，我需要知道它的梯度。理想情况下，我想要的是一个可以计算出各种x/y组合的梯度的函数，而不需要每次都绘制图形。我可以自己创建函数，但我不知道如何获得梯度。
浏览 2提问于2013-10-29得票数 3
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我想创建一个带有回归线的散点图，同时对其中一个属性使用尺寸美学。我意识到图例现在已经覆盖了适合的线的符号，我想删除它，只保留图例的大小。我该怎么做呢？
> library(ggplot2)
> ggplot(mtcars, aes(wt, mpg, size=cyl)) + geom_point()
这就是这张图片，这是一张很好的图片：
现在，在顶部有平滑的线条，然后这条蓝色的“线条”是我想要摆脱的，或者至少让所有的东西都像图中的那样变细。
> ggplot(mtcars, aes(wt, mpg, size=cyl)) + geom_point() + stat_sm
浏览 3提问于2012-01-05得票数 1
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我做了一个散点图，然后添加了一条回归线。我是ggplot2的新手，我不太懂怎么添加一个传奇。我想要一个圆圈，像散乱的情节说“数据”，和一条线说“回归”。我该怎么做？
library(ggplot2)
ggplot(mpg, aes(displ, cty)) + geom_point(shape = 1) +
stat_smooth(method = "lm", formula = y ~ x, se = FALSE, colour = 1, size = 0.5) +
theme_classic() + theme(panel.border = element_rec
浏览 0提问于2017-11-30得票数 3
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我有一些问题，在获得正确的颜色图例和控制线的颜色，以分离回归线。
输出应该是一个散点图，女性作为红色方块，男性作为黑点，与传说显示正确的颜色，这是目前它没有。
第二，描述线性模型的线条应与正方形/圆点的颜色相同。(例如，男性为黑色，女性为红色)
这就是我得到的：
# R version 3.1.2
# ggplot2_1.0.1
library(ggplot2)
# Reproducable Example
x <- c(20, 14, 19, 25, 17, 17, 18, 16, 8, 10, 25)
Sex <- c(2,2,2,2,2,1,1,1,1,1,1)
y <
浏览 1提问于2015-04-26得票数 2
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我正在尝试用matlab中的一条最佳拟合线绘制散点图，我可以使用散点图(x1，x2)或散点图(x1，x2)来得到散点图，但基本拟合选项是灰色的，lsline返回错误“No allowed line types found. Nothing done”。
任何帮助都是最好的，
谢谢，乔恩。
浏览 3提问于2010-01-08得票数 9
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我试图在chart.js中创建一个散点图，将线图和气泡图混合起来，绘制一些数据的离散度，而不是预测数学模型的“理想”。
我使用scales来分散xAxes并画一条直线(代表“理想”)。问题是在泡泡图上，泡泡的数据不能准确地超过这个线，在技术上是不可能的(理论上)，但它们恰恰是在“理想”线之上。
下面是图表的示例代码：
var chart = new Chart(ctx, {
type: 'bubble',
data: {
labels: makeLabels().labels,
datasets: [
{
ty
浏览 2提问于2017-03-16得票数 4
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我有一组树木的高度和直径的数据。我想找出它们之间的回归关系，并绘制出来。例如，我想尝试a * DIAMETER + b * DIAMETER^2 + C，并以散点图的形式显示其曲线。通过下面的说明，我达到了几条线，但我只想要一条与开发模型相关的趋势线。我该怎么办？
setwd('D:\\PhD\\Data\\Field Measurments\\Data Analysis\\')
dat1 = read.table('Fagus.csv', header = TRUE, sep =',')
# fit a non-linear regres
浏览 0提问于2014-07-05得票数 2
3回答
我用几个连续的预测因子进行了多元回归，其中有几个是显着的，我想针对其中一个预测因子创建我的DV的散点图或散点图，包括一条“回归线”。我该怎么做？
我的情节是这样的
D = my.data; plot( D$probCategorySame, D$posttestScore )
如果是简单的回归，我可以添加一条这样的回归线：
lmSimple <- lm( posttestScore ~ probCategorySame, data=D )
abline( lmSimple )
但我的实际模型是这样的：
lmMultiple <- lm( posttestScore ~ prete
浏览 0提问于2013-07-12得票数 8
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我正在开发需要散点图的应用程序。对于散点图，我使用Apache aChartEngine库绘制散点图，但我也需要在该散点图上绘制交易线。aChartEngine不支持交易线functionality.So，任何人都知道如何在安卓的散点图上绘制交易线。
编辑
这是我的密码。
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_main);
TrendLine t = new Poly
浏览 1提问于2014-04-02得票数 0
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我在R中有一个数据，所以我想在不同的模型上测试数据。我将数据分成两组，80%的训练和20%的测试。所以现在我想要做的是在线性模型上训练训练数据集，并在测试数据集上预测它。
到目前为止，我已经做到了这一点。
temp<-lm(formula = cityMpg ~ peakRpm+horsePower+wheelBase , data=train)
temp_test<- predict(temp,test)
plot(temp_test)
这里，我得到了散点图。现在我只需要在这个散点图中画一条线。当我使用temp_test(Temp_test)时，我得到一个错误。我希望这条线是自动
浏览 2提问于2013-10-26得票数 3
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在R中，我用二项式因变量拟合单个水平数据上的GLM (logit)。
不过，我想在一个总体水平(即在y轴上成功的百分比)上绘制拟合图。绘制已实现数据(汇总)的散点图和回归线的最简单方法是什么？我已经尝试过用stat_smooth()来绘制ggplot，但是如果我在聚合级别上进行分散，glm也会被安装在这个聚合级别上。
library(datasets)
data(mtcars)
fit <- glm(vs ~ mpg + cyl + mpg:cyl + disp + drat, family=binomial(link='logit'), data=mtcars)
mt
浏览 4提问于2017-08-30得票数 0
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我正在尝试得到一个散点图，显示两条回归线，这样交互效果就很清楚了。我的代码如下：
lm <- lm(Cage_Int ~ Sex + AVP_mvBNST_ros_caud + Sex:AVP_mvBNST_ros_caud, data=data)
plot(data$Cage_Int, data$AVP_mvBNST_ros_caud, xlab="V1aR in BNSTmv",
ylab="Interaction time", col=colors, pch=20)
curve(cbind(x,1,x,1*x) %*% coef(lm)
浏览 0提问于2016-02-25得票数 0
1回答
我有一个数据集，我正在尝试使用lm()拟合一个线性模型。这部分很简单。
我还可以使用abline( lm( x ~ y ) )将这种拟合绘制到散点图的图形上。
但是现在我想沿着这条线来写fit的参数，比如adjusted r-squared。
因此，如果我悬停绘制不同的数据集及其各自的拟合，我应该能够沿着直线打印拟合的一些值。
在R中可以做到这一点吗？
浏览 0提问于2012-12-15得票数 4
我希望能够自动将输入散点图分类为一组有限的、预定义的二维散点图(见附图)，如圆、十字、直线和曲线线-这样，给定任何新的散点图作为输入，系统就可以通过找到最接近的类别匹配来正确地对其进行分类。理想情况下，分类过程也应该是尺度、平移和旋转不变的。有没有人能建议一种合适的技术来训练和分类这样的二维模式？
浏览 0提问于2017-08-02得票数 0
我正在研究一个具有两个连续预测因子的logistic回归模型。我想使用ggplot2和利用facet_wrap来呈现结果，以显示使用多个级别的分类预测器的回归线。我知道我可以使用stat_smooth来拟合曲线，但我的问题是，我的预测值之间的关系根据组的不同而不同，因此我既有显着的线性项和二次项，也有不显着的关系。我编写了一个函数，允许我根据时间将正确的曲线拟合到我的数据中，而不是拟合到每个方面。但是，我如何使用facet_wrap应用这一点，并将不同的回归线(线性或二次)添加到每个方面？
举个例子：
data <-data.frame (x=c(21.0,21.0,22.8,21.4,
浏览 2提问于2014-09-30得票数 0
2回答
我对两个数据集进行了回归分析，每个数据集都有大小50。一个数据集称为Spatial %，另一个数据集称为Min values，我想检查两者是否相关。我在SPSS中进行了分析，得出的散点图如下：
📷
我没有那么多的经验，但在我看来，一条线并不是完全适合这种分散的情节。电源线更适合吗？或者你还有什么建议？
浏览 0提问于2015-11-12得票数 3
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我有一个数据的散点图，我想添加一条最佳拟合线。我在网上只能找到统计资料包，但我的学校还没有付钱。有没有另一个was来做这件事--没有统计软件包？
浏览 6提问于2014-08-28得票数 2
我正在用ggplot2绘制一个简单的线性模型。然而，当我增加线的大小时，丝带不会改变大小(可以理解)。然而，我如何缩放丝带，使其与线厚度的增加相匹配？
下面是一个使用iris数据集的简单示例：
library(ggplot2)
ggplot(iris, aes(x = Petal.Width, y = Sepal.Length)) +
geom_point() +
stat_smooth(method = "lm", col = "red")
正如你看到的，当你增加尺寸(我夸大了这里的尺寸)，然后更多的丝带被掩盖。
ggplot(i
浏览 12提问于2022-08-24得票数 0
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2回答
我试图得到两个变量的散点图的残差。利用matlab的lsline函数可以得到最小二乘线性回归线。但是，我也想得到残差。我怎样才能在matlab中得到它。为此，我需要知道线性回归线的参数a和b
ax+b
浏览 1提问于2012-06-26得票数 6
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我有以下类型的数据： df <- data.frame(A=runif(100),
B=rep(seq(1,50), each=2),
C=factor(c(rep(c("X1", "X2"), 50)))) 然后我继续进行散点图A与B，并根据C添加一个stat_smooth层。 p1 <- ggplot(df, aes(B,A)) +
geom_point(aes(col=C)) +
stat_smooth(aes(col=C)) 然而，我想说明B和A之间的关系，而不
浏览 6提问于2019-05-28得票数 1
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1回答
我有一个表格，如下所示 id | membership | month | year | numberofXPurchased
----------+------------+------------+------------+-------------------
1 | 05 | 02 | 2014 | 5
1 | 06 | 03 | 2014 | 7
1 | 0
浏览 23提问于2019-04-10得票数 1
1回答
我有一个三维散点图，我想要直观地显示它的协方差。可以显示协方差，例如，使用ISO线。用这种方法，一般会得到一个椭圆与散点图的形状对齐。你知道我怎么能用MATLAB或其他方法来完成这个任务吗？
谢谢
浏览 2提问于2014-08-08得票数 0
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我有一些数据看起来像这样(实际上有更多的数据)：
size program group percent
1 prog1 1 50
2 prog1 1 0.1
1 prog1 2 75
2 prog1 2 1
1 prog2 1 55
2 prog2 1 2
1 prog2 2 70
2 prog2 2 4
我想用这样的方法来描绘这个：
plot1 <- ggplot(tbl, aes(size, percent, group=group, c
浏览 6提问于2015-04-09得票数 0
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2回答
我有一个包含多个点的散点图。我想为这些点添加一个线性拟合(就像简单的线性回归)。我的问题是，我是否应该用公式计算回归，并在这里获得数据数组并填充为一条线(这非常复杂)，或者有什么函数可以直接用来获得线性回归线？
浏览 1提问于2013-08-05得票数 1
我想用nls包检查非线性模型。 power<- nls(formula= agw~a*area^b, data=calibration_6, start=list(a=1, b=1))
summary(power) 这是关于模型的参数。 ? 上面写着y= 0.85844 x^1.37629 然而，在Excel中(下图)。上面写着y= 0.7553 x^1.419 ? 如果我在R中做一个图，这个图是一样的。为什么相同的模型会产生不同的参数？ 我需要哪一个方程式来增加信任？你能回答我这个问题吗？ 非常感谢。 ggplot(data=calibration_6, aes(x=
浏览 40提问于2020-10-08得票数 1
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1回答
根据EwoutW.Steyerberg的临床预测模型，我们有以下几点：
校准图在x轴上有预测，在y轴上有结果。一条身份线有助于定位:完美的预测应该在45°线上。对于线性回归，校准图的结果是简单的散点图。对于二进制结果，图中只包含y轴的0和1值。概率不是直接观察到的。然而，平滑技术可以用来估计结果的观测概率(p(y= 1))与预测概率之间的关系。所观察到的0/1结果被0到1之间的值所代替，方法是将受试者的结果值与相似的预测概率相结合，例如使用黄土算法。
我用二元结果拟合了一个logistic回归模型。下面是一个示例代码。校准曲线看起来很奇怪，因为样品太小了。我主要想知道这个方法是否正确。
浏览 0提问于2018-09-03得票数 1
我使用plm的线性面板模型创建了两个回归模型，并使用poisson和pglm软件包创建了一个通用的面板模型。
library(plm); library(pglm)
data(Unions) # from pglm-package
punions <- pdata.frame(Unions, c("id", "year"))
fit1 <- plm(wage ~ exper + rural + married, data=punions, model="random")
fit2 <- pglm(wage ~ exper +
浏览 15提问于2015-08-12得票数 5
1回答
我正在查看来自的数据。我把重点放在这两栏上：
LotArea
LotFrontage
在这里，LotFrontage缺少值，而LotArea没有。这两个变量都有很强的相关性。因此，我认为我拟合了一个线性回归模型，并用拟合模型估算了LotFrontage的缺失值。以下是我的尝试(我是R newby)：
ggplot(OriginalData, aes(x = LotArea, y = LotFrontage)) + geom_point()
fit <- lm(LotFrontage ~ LotArea, OriginalData)
tidy(fit)
Slope &l
浏览 0提问于2018-10-07得票数 0
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我正在尝试以下代码，在不指定任何特定函数的情况下获得非线性回归：
library(drc)
head(heartrate)
# pressure rate
#1 50.85 348.76
#2 54.92 344.45
#3 59.23 343.05
#4 61.91 332.92
#5 65.22 315.31
#6 67.79 313.50
library(ggplot2)
ggplot(heartrate, aes(pressure, rate)) +
geom_point() +
geom_smooth(method=&#
浏览 9提问于2016-12-05得票数 2
这段代码用ggplot2中的交互绘制了回归线：
library(ggplot2)
ggplot(mtcars, aes(hp, mpg, group = cyl)) + geom_point() + stat_smooth(method = "lm")
可以用stat_smooth绘制没有交互的线条吗？
浏览 0提问于2014-05-18得票数 6
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Q:给出一个典型的x，y散点图，ggplot2能自动绘制转换的y？吗？
·在这个示例中，使用stat_smooth(..)特性在ggplot2中具有多个lm-适合：
ggplot(df, aes(x=myX, y=myY)) +
geom_point(color=‘darkgray’) +
stat_smooth(method=‘lm’, se=F, aes(color=‘black’), formula=“y ~ x”) +
stat_smooth(method=‘lm’, se=F, aes(color=‘blue’), formula=“log(y) ~ x”) +
浏览 1提问于2020-10-06得票数 1
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我对python比较陌生。我正在尝试进行多元线性回归，并绘制散点图和最佳拟合线，一次使用一个特征。
这是我的代码：
Train=df.loc[:650]
valid=df.loc[651:]
x_train=Train[['lag_7','rolling_mean', 'expanding_mean']].dropna()
y_train=Train['sales'].dropna()
y_train=y_train.loc[7:]
x_test=valid[['lag_7','rolling_mea
浏览 6提问于2020-08-07得票数 2
3回答
我刚刚训练了一个线性回归模型，得到了基于"number_rooms“和”价格“的房价截距和系数。但我只是有点不确定如何使用散点图和一条最佳拟合线绘制我的回归模型。 如果能帮上忙，我们将不胜感激--谢谢！ 下面是我的代码： rgr = linear_model.LinearRegression()
rgr.fit(X=sample['number_rooms'].values.reshape(-1,1), y=sample['price'].values)
print(rgr.intercept_, rgr.coef_[0])
predictions
浏览 26提问于2020-12-03得票数 0
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我一直在研究卡格尔房价数据集的特性(注意:这是一个非排名条目，所以这只是为了练习)，我发现了几种情况，在这些情况下，该特性与房屋销售价格之间存在正相关，但前提是数据存在。在一种情况下(如下图所示)，超过10%的数据集具有null (意思是“不适用”，而不是“缺失”，因此我无法用估算来填充它)，但在非空值中，散点图显示了正相关性。这看起来像一个有条件地有用的特性，我想保留它，但是空白处会把我绊倒。
我用0来实验和替换零值，当我再次查看散点图时，我发现新0年代的数值跨越了价格范围的很大一部分，并改变了趋势。
在替换空值之前(手工估计的蓝色趋势线)：
📷
将空值替换为0(数据集的13%)之后：
📷
浏览 0提问于2021-03-09得票数 0
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我有一个这样的问题： 示例数据： library(tidyverse)
library(ggpubr)
a <- mtcars
reorganized <- a %>% gather (-mpg, key = "var", value = "value")
g <- ggplot(reorganized, aes(y = value, x = var)) +
stat_smooth(method="glm", se=TRUE, fill=NA,
method.args = list(f
浏览 19提问于2019-06-19得票数 3
1回答
人们应该如何决定使用线性回归模型还是非线性回归模型？
我的目标是预测Y。
对于简单的x和y数据集，我可以很容易地通过绘制散点图来决定应该使用哪种回归模型。
在x1，x2，.，xn和y等多变量的情况下.我如何决定必须使用哪一种回归模型？也就是说，如何决定采用简单的线性模型或非线性模型，如二次型、三次型等。
是否有任何技术、统计方法或图解来推断和决定必须使用哪一种回归模型？请给我建议。
浏览 4提问于2015-02-06得票数 3
1回答
我很难在散点图上添加一条回归线(状态模型OLS所基于的回归线)。请注意，使用seaborn的lmplot，我可以得到一行(参见示例)，但我希望使用来自statsmodel OLS的精确行，以确保完全的一致性。
如何调整下面的代码以将回归线添加到第一个散点图中？
import statsmodels.regression.linear_model as sm
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed(0)
data = {'Xvalue': range(20, 30),
浏览 0提问于2018-07-19得票数 0
如果我在我的数据上使用plot()和lm(x~y)创建散点图，我得到的截距为500，当我使用stat_smooth(method=lm)观察相同数据上的qplot时，截距大约在y轴上的1000。尽管坡度在视觉上看起来与简单plot()上的坡度相似。我希望这是有意义的。我不明白为什么会有这样的区别。完整的功能如下所示。任何帮助都将不胜感激。
plot()
plot (my[[12]],my[[8]])
abline(lm(my[[12]]~my[[8]]),col="red")
qplot()
myGG<-qplot(x=my[[12]],y=my[[8]])
浏览 1提问于2013-07-07得票数 1
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1回答
我已经将线性模型和多项式模型拟合到相同的数据上，并希望在相同的散射图上绘制两条线。
下面的代码显示了线性模型的线条，如何将多项式模型(pm1)添加到其中？
我正在寻找一个输出类似于下面的图片。
如果需要的话，我愿意放弃
ggplot(A1, aes(x = PopMns, y = Freq)) +
geom_point() +
stat_smooth(method = "lm", col = "red") +
geom_line()
这是我正在处理的数据。我正在尝试将线性和非线性模型的线绘制成一个基于此的散射图。
year Freq PopTo
浏览 1提问于2021-01-11得票数 0
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我正在尝试用ggplot2创建一个具有回归线的散点图(两个连续变量)。我的小数据集(年平均值)将大多数数据点放在回归线上或靠近回归线，一些观测值放在更远的地方。是否可以根据观测值与回归线的距离对散点图上的观测值进行颜色编码？ 到目前为止，我自己手动创建了变量的颜色值分组，但这看起来有点偏颇。如果可能的话，我想要一些自动的东西。 ggplot(data_mean, aes(x= policy1, y= policy2 ))+
geom_point(aes(colour = group), size=4) +geom_text_repel(aes(label=iso),hjust=0, vj
浏览 25提问于2020-01-22得票数 1
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