首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

有没有一个ggplot2函数可以绘制从调用lm()得到的线性模型中推断出的直线?

是的,ggplot2包中的geom_smooth()函数可以绘制从调用lm()得到的线性模型中推断出的直线。geom_smooth()函数可以根据数据集中的变量关系自动拟合出适当的模型,并在图表中显示出来。对于线性模型,geom_smooth()函数默认使用的方法是最小二乘法(OLS),可以通过指定method参数来选择其他方法,如广义线性模型(glm)、局部加权回归(loess)等。此外,还可以通过指定se参数来显示置信区间。以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
library(ggplot2)

# 创建数据集
data <- data.frame(x = 1:10, y = c(3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21))

# 调用lm()函数拟合线性模型
model <- lm(y ~ x, data = data)

# 使用ggplot2绘制散点图,并添加线性模型拟合线
ggplot(data, aes(x = x, y = y)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, formula = y ~ x, color = "red") +
  labs(title = "Linear Regression", x = "x", y = "y")

这段代码会生成一个散点图,并在图中添加了从线性模型中推断出的直线。你可以根据实际情况调整数据集和其他参数来满足你的需求。

推荐的腾讯云相关产品:腾讯云云服务器(CVM)和腾讯云弹性MapReduce(EMR)。腾讯云云服务器提供高性能、可扩展的云计算服务,可满足各种规模和需求的应用场景。腾讯云弹性MapReduce是一种大数据处理服务,可帮助用户快速、高效地处理海量数据。你可以通过以下链接了解更多关于腾讯云云服务器和腾讯云弹性MapReduce的信息:

腾讯云云服务器:https://cloud.tencent.com/product/cvm 腾讯云弹性MapReduce:https://cloud.tencent.com/product/emr

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

R可视乎 | 散点图系列(1)

3.2 样条数据平滑曲线 这里使用了splines包样条函数,df=5,样条具有五个基函数,其他参数变化不大。...4.1 线性拟合 通过lm函数进行回归分析,公式为 。并将预测值 ,残差 ,残差绝对值 进行存储,结果如下所示。...将预测值点进行绘制,geom_segment()可加入线段,其中xend = x, yend = predicted表示x到x,y到predicted,所以就会产生下图中直线了。 ?...4.2 非线性拟合 非线性拟合绘制残差图与线性拟合类似,唯一不同点在:利用lm函数拟合不同回归模型,以下使用了公式: ,后面的绘制与上面相同。...4.3 有趣拓展 R ggimage[3]包提供了geom_image()函数可以将对应圆形数据点使用图片替代展示。我们将其运用到上面的数据集中,就可以得到有趣图了。

2.3K30
  • R可视乎|回归诊断

    回归应该算得上统计分析中最常用建模手段,要判断最终得到模型是否准确,还需要进行关键一步——回归诊断。...用过 R 语言进行回归分析小伙伴应该知道,base 包里 plot()函数可以直接绘制诊断结果,今天小编介绍一个更方便工具:Lindia包[1],使用这个包可以获得更详细回归诊断结果,语法也非常简单...,下面跟着小编一起学习吧~ Lindia 包简介 Lindia 是 ggplot2 扩展,提供更详细线性模型诊断结果可视化功能。...Lindia 所有函数输入都必须为 lm 对象(包括 lm()和 glm() ),并以 ggplot 对象形式返回线性诊断图。 引言 这里以 Cars93 数据集为例,建立一个线性回归模型。...base 包 plot() 函数进行回归诊断 par(mfrow = c(2,2)) plot(cars_lm) 【】这四幅图含义为[2]: (1) Residuals vs Fitted:

    1.3K20

    面板平滑转换回归(PSTR)分析案例实现

    因为处理包PSTR对象函数通过添加新atrributes来更新对象。当然可以创建新PSTR对象来获取返回值,以便保存模型不同设置结果。...,在“EvalTest”,每次只有一个转换变量用于非线性测试。...可视化 估算PSTR模型后,可以绘制估计转换函数可以根据转换变量绘制系数曲线,标准误差和p值。 绘图plot_response,描述了PSTR模型因变量和一些解释性变量。...我们可以看到,如果没有非线性,对变量响应是一条直线。如果变量和转换变量是不同,我们可以绘制曲面,z轴为响应,x轴和y轴为两个变量。如果变量和转换变量相同,则变为曲线。...我们通过运行来制作图表 x轴上数字看起来不太好,因为很难找到转折点位置。 该ggplot2软件包允许我们手动绘制数字。

    73510

    R语言面板平滑转换回归(PSTR)分析案例实现|附代码数据

    因为处理包PSTR对象函数通过添加新atrributes来更新对象。当然可以创建新PSTR对象来获取返回值,以便保存模型不同设置结果。...,在“EvalTest”,每次只有一个转换变量用于非线性测试。...wild bootstrap异质性评估检验 pstr1 = WCB_HETest(use=pstr1,vq=pstr$mQ[,1],iB=iB,parallel=T,cpus=cpus) 请注意,评估函数不接受线性面板回归模型返回对象...可视化 估算PSTR模型后,可以绘制估计转换函数可以根据转换变量绘制系数曲线,标准误差和p值。...01 02 03 04 绘图plot_response,描述了PSTR模型因变量和一些解释性变量。 我们可以看到,如果没有非线性,对变量响应是一条直线

    52801

    用R语言做钻石价格预测

    可以看得出来钻石深度在62左右是在最多,分部服从一个类正态分布。Q-Q图上看,数据完全是不服从正态分布,因为它呈现一个曲线,不是一个直线。...1.7获取预测模型 因为我们主要是的研究目的是预测,预测测试数钻石价格;不过从数据结构和数据分布上来看,我们可以使用回归模型和随机森林两类预测模型模型;在回归类模型我们可以考虑使用多元线性回归和回归决策树两种模型...,到时候我们在建立一个评估模型函数看哪个模型预测误差小 1.7.1多元线性回归 这里我们使用Lm函数对数据进行拟合,预测变量是价格,因此我们先初步对多元线性回归模型一个探索先 lm_model <...我们要提出那些不相关变量,一个个剔除确实是有些麻烦,这个时候我们选择通过对初始模型用向后剔除法得到一个模型 step_lm_model <- step(lm_model) ?...,不过我们考虑加个非线性项进去; 左下:位置尺度图,主要是检验是否同方差假设,如果是同方差,周围点应该随机分布,结果上看,一条直线毕竟无法容纳太多点 右下:主要是影响点分析,叫残差与杠杆图

    1.8K50

    超简单置信区间拟合散点图绘制方法推荐~~

    今天这篇推文小编写一些基础内容:如何绘制在散点图上显示其线性模型线性模型拟合结果及其置信区间。...()函数绘制 小编这里将结合R-ggpubr包进行必要图表元素添加,首先,我们使用ggplot2进行基本绘制,如下: 「样例一」:单一类别 library(tidyverse) library(ggtext...Python-seaborn::lmplot()函数绘制 这里小编使用了Python-seaborn库lmplot()函数进行绘制,详细如下: 「样例一」:单一类别 import seaborn as...,Python-seaborn和ggplot2绘图语法较为相近,对一些统计绘图也更加友好,而需要绘制出定制化图表,则需熟悉matplotlib各个属性函数含义。...以上就是简单介绍如何使用R和Python绘制带有拟合区间散点图,更多详细资料可参考:ggplot2::geom_smooth()[1]seaborn.lmplot()[2] 总结 本期推文小编简单介绍了如何绘制在散点图上显示其线性模型线性模型拟合结果及其置信区间

    3.3K40

    跟我一起ggplot2(1)

    ggplot2 R作图工具包,可以使用非常简单语句实现非常复杂漂亮效果。...利用颜色深浅来代表年份,随着颜色浅蓝变成深蓝,可以观察到失业率与失业时间关系变化趋势。...你可以将它想象成是一个三维数组:分面构成了二维平面,然后图层给予其在新维度上扩展。在这个例子,不同图层上数据是一样,但是理论上来讲,不同图层可以有不同数据。...ggplot 基本绘图类型: 这些几何元素是ggplot基础。他们彼此结合可以构成复杂图像。他们绝大多数对应特定绘图类型。...ggplot2基本概念 将数据变量映射到图形属性。映射控制了二者之间关系。 ? 标度:标度负责控制映射后图形属性显示方式。具体形式上来看是图例和坐标刻度。

    2.1K80

    手把手教线性回归分析(附R语言实例)

    简单而言,线性回归就是一系列技术用于找出拟合一系列数据点直线。这也可以被认为是数据之中反推出一个公式。我们会最基础一些规则开始,慢慢增加数学复杂度,增进对这个概念了解深入程度。...图1 身高与年龄散点图 图中可以观察到,年龄与身高基本在一条直线附近,可以认为两者具有线性关系,接下来建立回归模型,R代码如下: > lm.reg <- lm(height~age) #建立回归方程...在同一个实验不同样例集合,我们会得到一个不同数据集,很有可能一条不同直线,并且几乎可以肯定一个不同总误差。我们所用误差平方值是一个非常常用总误差形式,它就是“方差”。...因为这种趋势是非线性,所以这一发现已经不能单独相关性推断出来。...第3步——基于数据训练模型 用R对数据拟合一个线性回归模型时,可以使用lm()函数。该函数包含在stats添加包,当安装R时,该包已经被默认安装并在R启动时自动加载好。

    7K32

    ggplot2--R语言宏基因组学统计分析(第四章)笔记

    在散点图中,随机抖动点以减少过度绘制 尺度:每个几何属性都有一个函数,称为尺度;比例控制数据到几何属性映射,以确保数据值对该几何属性有效。此外,在统计变换之前执行缩放。...空图 应该在aes()函数中指定数据帧需要绘图任何信息。在本例,我们通过aes()函数实现美学映射:分别指定x和y变量。但是,只绘制一个空白GGPlot。...对于这个图,我们将该方法设置为lm线性模型缩写)来绘制最佳拟合线 # Add smoothing geom (layer2) p2 <- p1 + geom_smooth(method="<em>lm</em>")...输出显示,在plot对象添加了一个附加层,该层使用线性模型进行拟合。曲线也有置信带,我们可以设置se=FALSE来关闭置信带。...刻面是在一个图中绘制多个图形。faceting功能类似于lattice包panel。它经常出现在微生物组学研究出版物上。在ggplot2,刻面可以通过两种主要方式执行:网格刻面和包裹刻面。

    5K20

    【数据分析 R语言实战】学习笔记 第九章(下)岭回归及R实现 广义线性模型

    R核心程序包MASS中有专门用于岭回归分析函数lm.ridge(),其调用格式为 lm.ridge(formula, data, subset, na.action,lambda = 0, model...图中可以看出,曲线变平稳速度很慢,很难直接得出适当岭参数k值,而R可以通过函数select()计算出根据几个统计量得到k值: > select(lm.ridge(y~x1+x2+x3+x4,lambda...-0.218x2+0.0202x3+0.4073x4 9.5广义线性模型 9.5.1模型理论 广义线性模型(Generalized Linear Model)是一般线性模型推广,它使因变量总体均值通过一个线性连接函数而依赖于线性预测值...许多广泛应用统计模型都属于广义线性模型,如常用于研究二元分类响应变量Logistic回归、Poisson回归和负二项回归模型等。一个广义线性模型包含以下三个部分: ①随机成分。...下面通过作图来观察模型拟合效果,首先提取模型预测值,注意函数predict()提取线性部分拟合值,在对数连接函数下,要得到Y拟合值,应当再做一次指数变换。

    9.2K20

    R语言非线性拟合之多项式回归

    前面用了2篇推文,帮大家梳理了线性拟合到非线性拟合常用方法,包括多项式回归、分段回归、样条回归、限制性立方样条回归,以及它们之间区别和联系,详情请看: 多项式回归和样条回归1 多项式回归和样条回归...: plot(population ~ year, data = USPop) 这个数据很明显是曲线形状,并不是一条直线,所以此时我们直接用线性回归(直线)拟合这样数据是不合适。...多项式回归公式写法像上面这样略显复杂,如果是更高次项,岂不是更复杂?当然是有简便写法可以使用poly()函数。...看到这里,不知道你有没有想起重复测量数据多重比较中用过正交多项式呢?没有印象赶紧去复习下:重复测量数据多重比较 这样拟合线,当然也是可以ggplot2。...当然可以了,只是把自变量变成多次项而已,和lm用法一模一样,函数使用glm()/coxph()等即可!

    77310

    【独家】手把手教线性回归分析(附R语言实例)

    简单而言,线性回归就是一系列技术用于找出拟合一系列数据点直线。这也可以被认为是数据之中反推出一个公式。我们会最基础一些规则开始,慢慢增加数学复杂度,增进对这个概念了解深入程度。...图1 身高与年龄散点图 图中可以观察到,年龄与身高基本在一条直线附近,可以认为两者具有线性关系,接下来建立回归模型,R代码如下: > lm.reg <- lm(height~age) #建立回归方程...在同一个实验不同样例集合,我们会得到一个不同数据集,很有可能一条不同直线,并且几乎可以肯定一个不同总误差。我们所用误差平方值是一个非常常用总误差形式,它就是“方差”。...因为这种趋势是非线性,所以这一发现已经不能单独相关性推断出来。...第3步——基于数据训练模型 用R对数据拟合一个线性回归模型时,可以使用lm()函数。该函数包含在stats添加包,当安装R时,该包已经被默认安装并在R启动时自动加载好。

    13.9K121

    绘制带回归线散点图

    1.2 用lm()拟合回归模 拟合线性模型最基本函数就是lm(),格式为: myfit<-lm(formula,data) formula指要拟合模型形式,data是一个数据框,包含了用于拟合模型数据...在x上回归,并强制直线通过原点I()算术角度来解释括号元素。...简单线性回归 直线回归假设检验 任何两个变量之间都可以建立直线回归方程,而该方程是否有意义,关键在于回归是否达到显著水平/因为即使x,y之间不纯在线性关系,即β=0,但由于抽样误差,其回归系数b也不一定为...残差标准误(1.53lbs)则可认为模型用身高预测体重平均误差 F统计量检验所有的预测变量预测响应变量是否都在某个几率水平之上 对拟合线性模型非常有用其他函数函数用途Summary()展示拟合详细结果...residuals(fit)#拟合模型残差值 绘制带回归线散点图 fit<-lm(weight~height,data=women) summary(fit) myintercept<-fit

    2.3K20

    【机器学习】第二部分上:线性回归

    线性模型在二维空间内表现为一条直线,在三维空间内表现为一个平面,更高维度下线性模型很难用几何图形来表示(称为超平面).如下图所示: 二维空间下线性模型表现为一条直线 三维空间下线性模型表现为一个平面...此外,由于www直观表达了各属性在预测重要性,因此线性模型具有很好可解释性.例如,判断一个西瓜是否为好瓜,可以用如下表达式来判断: 上述公式可以解释为,一个西瓜是否为好瓜,可以通过色泽、根蒂...模型训练 在二维平面,给定两点可以确定一条直线.但在实际工程,可能有很多个样本点,无法找到一条直线精确穿过所有样本点,只能找到一条与样本”足够接近“或”距离足够小“直线,近似拟合给定样本.如下图所示...线性回归中,最小二乘法就是试图找到一条直线,是所有样本到直线欧式距离之和最小. 可以将损失函数对w和b分别求导,得到损失函数函数,并令导函数为0即可得到w和b最优解....: 逻辑上说,Lasso回归和岭回归都可以理解为通过调整损失函数,减小函数系数,从而避免过于拟合于样本,降低偏差较大样本权重和对模型影响程度.

    1.9K31

    R线性回归分析

    简单线性回归模型 Y=a+b*X+e Y——因变量 X——自变量 a——常数项,是回归直线在纵轴上截距 b——回归系数,是回归直线斜率 e——随机误差,即随机因素对因变量所产生影响...回归分析函数 lm(formula) formula:回归表达式y~x+1 lm类型回归结果,一般使用summary函数进行查看 预测函数 predic(lmModel,predictData...,level=置信度) 参数说明: lmModel:回归分析得到模型 predictData:需要预测值 level:置信度 返回值:预测结果 data <- read.table('data.csv...', header=T, sep=','); #第一步,根据预测目标,确定自变量和因变量; #第二步,绘制散点图,确定回归模型类型; plot(data$广告费用, data$购买用户数) #第三步...,是同样道理: #第一步,根据预测目标,确定自变量和因变量; #第二步,绘制散点图,确定回归模型类型; plot(data$广告费用, data$购买用户数) plot(data$渠道数, data

    1.6K100

    实现广义相加模型GAM和普通最小二乘(OLS)回归

    线性回归是一种使用X来预测变量Y方法。将其应用于我们数据将预测成红线一组值: a+geom_smooth(col="red", method="lm")+ 这就是“直线方程式”。...根据此等式,我们可以直线在y轴上开始位置(“截距”或α)开始描述,并且每个单位x都增加了多少y(“斜率”),我们将它称为x系数,或称为β)。...我们可以使用多项式之类变换。下面,我使用三次多项式,因此模型适合: 。这些组合使函数可以光滑地近似变化。这是一个很好选择,但可能会极端波动,并可能在数据引起相关性,从而降低拟合度。...下面是一个ggplot2 对象,该 对象 geom_smooth 公式包含ns 函数“自然三次样条” 。...11小结 所以,我们看了什么是回归模型,我们是如何解释一个变量y和另一个变量x。其中一个基本假设是线性关系,但情况并非总是这样。当关系在x范围内变化时,我们可以使用函数来改变这个形状。

    1.4K10

    (数据科学学习手札37)ggplot2基本绘图语法介绍

    ,末尾2是因为Hadley写包一个习惯——对先前版本不满意便写一个新版本名称不变仅在末尾加上2,如reshape2等;   按照《图形语法》一书中观点,一张统计图形就是数据到点、线或方块等几何对象颜色...、形状或大小等图形属性一个映射,其中还可能包含对数据进行统计变换(如求均值或方差),最后将这个映射绘制在一定坐标系中就得到了我们需要图形。...ggplot2神奇之处~ 二、qplot开始 2.1 基础图形   用惯了基础绘图函数之后,突然转到ggplot2绘图风格,或多或少会有些摸不着头脑,因此我们先从ggplot2qplot方法开始..., geom=c('point','smooth')) 若不想绘制置信区间,则可以设置se=FALSE:   而关于拟合曲线形式,可以通过method参数自行确定,比如我们希望拟合出一条线性曲线,...也可以与其他包联动起来,如在加载MASS包情况下,传入method='rlm',便可以以一种对异常值不敏感拟合方式绘制拟合直线: library(MASS) qplot(carat, price,

    6.9K50

    R语言进行支持向量机回归SVR和网格搜索超参数优化

    p=23305 在这篇文章,我将展示如何使用R语言来进行支持向量回归SVR。 我们将首先做一个简单线性回归,然后转向支持向量回归,这样你就可以看到两者在相同数据下表现。...第1步:在R中进行简单线性回归 下面是CSV格式相同数据,我把它保存在regression.csv文件。 ? 我们现在可以用R来显示数据并拟合直线。..., sep=""), header = TRUE) # 绘制数据 plot(data, pch=16) # 创建一个线性回归模型 model <- lm(Y ~ X, data)...model <- svm(Y ~ X , data) 如你所见,它看起来很像线性回归代码。请注意,我们调用了svm函数(而不是svr!),这是因为这个函数可以用来用支持向量机进行分类。...图中可以看出,C在200到300之间,ϵ在0.08到0.09之间模型误差较小。 ? 希望对我们来说,我们不必用眼睛去选择最好模型,R让我们非常容易地得到它,并用来进行预测。

    5K30

    R语言进行支持向量机回归SVR和网格搜索超参数优化|附代码数据

    在这篇文章,我将展示如何使用R语言来进行支持向量回归SVR 我们将首先做一个简单线性回归,然后转向支持向量回归,这样你就可以看到两者在相同数据下表现。...01 02 03 04 第1步:在R中进行简单线性回归 下面是CSV格式相同数据,我把它保存在regression.csv文件。 我们现在可以用R来显示数据并拟合直线。..., sep=""), header = TRUE) # 绘制数据 plot(data, pch=16) # 创建一个线性回归模型 model <- lm(Y ~ X, data)...请注意,我们调用了svm函数(而不是svr!),这是因为这个函数可以用来用支持向量机进行分类。如果该函数检测到数据是分类(如果变量是R一个因子),它将自动选择SVM。 代码画出了下面的图。...图中可以看出,C在200到300之间,ϵ在0.08到0.09之间模型误差较小。 希望对我们来说,我们不必用眼睛去选择最好模型,R让我们非常容易地得到它,并用来进行预测。

    71520
    领券