今天给大家分享三种在ggplot2包画的图形上添加拟合的线性回归方程和R^2的值的方法。....% italic(x)*","~~italic(r)^2~"="~r2, list(a = format(unname(coef(m)[1]), digits...= 2), b = format(unname(coef(m)[2]), digits = 2), r2...= format(summary(m)$r.squared, digits = 3))) as.character(as.expression(eq)); } p1 <- p + geom_text
www.nature.com/articles/s41388-021-02054-3 这个是公众号读者的留言，问下图如何实现 image.png 论文中没有提供数据和代码，我们简单构造一个示例数据，然后代码自己写 这个图可以用桑基图的画法来做...，之前的推文介绍了两个桑基图的做法 今天的推文介绍一下gggenomes这个R包，这个是用来做基因组共线性的图的，但是共线性和桑基图看起来效果是一样的，所以桑基图也可以用这个来做 github主页 https...://github.com/thackl/gggenomes 安装代码 devtools::install_github("thackl/gggenomes") 安装过程会更新很多R包，会遇到一些报错...genes = df)+ geom_gene() gggenomes(genes = df)+ geom_gene(shape=0,aes(fill=group)) image.png 添加两个图之间的阴影...geom_gene(shape=0,aes(fill=group),size=5)+ theme(legend.position = "none") image.png 接下来是模仿论文中的那个图
步骤 2 需要从 wav 推算出分贝波形图。...我们通过收集数据，建立线性回归模型，调参，验证等步骤，成功得到了波形图还原方程： Lp~=−80+6log2prms dB\tilde{L_p} = -80 + 6 \log_{2} {p_{rms}}...建立线性回归模型 考虑分贝计算公式 wiki 用 R 语言建立线性回归模型，拟合 formula = y ~ log(x) dat <- read.csv('data/input.csv') model...**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error: 3.362 on 1745 degrees of freedom Multiple R-squared...: 0.6986, Adjusted R-squared: 0.6985 F-statistic: 4045 on 1 and 1745 DF, p-value: < 2.2e-16 调参 得到上述方程后
其中b是回归线的斜率，它使收益的平方距离最小化，a是截距或者阿尔法用一行a+bf表示。...我们将使用基础R函数进行这些计算，但是首先我们需要一些数据和R的一些库文件： 我们从Yahoo Finance使用quantmod或tidyquant的包装器将每日价格数据下载到了quantmod包中。...tk_xts函数将其添加到xts对象。...5 夏普比率、CAPM、Fama-French因子分析 使用简单的图仍无法为我们提供有关ETF、投资组合或资产的足够信息。夏普比率Sharpe（1966）是更好的度量。...相反，我们可以使用线性回归模型来估计它们。对于我的随机投资组合myPortfolio，我们可以使用lm函数来建立线性模型，然后使用broom包中的tidy函数将输出整理整齐： ?
欢迎关注R语言数据分析指南 官方文档 ❝https://bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/ggtreeExtra/inst/doc/ggtreeExtra.html...❞ 关注下方公众号下回更新不迷路 加载R包 library(ggtreeExtra) library(ggtree) library(treeio) library(tidyverse) library...[3-6-]+"))) 可视化距离矩阵 p % ggtree(layout="fan", open.angle=10) 绘制环状热图 p + new_scale_fill
最小二乘法拟合线性模型解释父母身高与孩子身高的关系，令回归线经过原点，即截距为0，这条线可用 表示。令 为父母身高，最适合的线性模型的斜率?使实际观测值与预测值之间的残差平方和 最小。...图6.不同?值的残差平方和变化 可以看到，斜率?=0.64时，残差平方和最小。可以用 预测孩子的身高。 在R中可以用lm()函数快速拟合线性模型。...基础上重新绘制线性回归线： freqData <- as.data.frame(table(galton$parent,galton$child)) names(freqData) 图7.添加回归线 ---- 基本概念 1. 经验均值 定义经验均值为 样本数据点减去平均值会得到均值为0的数据，定义 ，则 的均值为0。这个过程称为"居中"随机变量。...令 为第 个孩子的身高， 为父母身高，线性回归 ，最小二乘法要求 最小。 最优解为， ，回归线为 ，经过点 。
相关视频 线性回归 在此示例中，我们将帮助客户从最简单的 GLM – 线性回归开始。...我们上面的线性回归可以重新表述为： 换句话说，我们将Y其视为一个随机变量（或随机向量），其中每个元素（数据点）都根据正态分布分布。此正态分布的均值由具有方差sigma的线性预测变量提供。...__version__}") az.style.use("arviz-darkgrid") 数据 本质上，我们正在创建一条由截距和斜率定义的回归线，并通过从均值设置为回归线的正态采样来添加数据点...因此，在 GLM 中，我们不仅有一条最佳拟合回归线，而且有许多。后验预测图从后验图（截距和斜率）中获取多个样本，并为每个样本绘制一条回归线。我们可以直接使用后验样本手动生成这些回归线。...Bambi允许使用从 R 借用的便捷语法进行 GLM 规范。然后可以使用pymc 进行推理。 后验预测图使我们能够评估拟合度和其中的不确定性。
线性回归 在此示例中，我们将帮助客户从最简单的 GLM – 线性回归开始。 一般来说，频率论者对线性回归的看法如下： 然后，我们可以使用普通最小二乘法（OLS）或最大似然法来找到最佳拟合。...我们上面的线性回归可以重新表述为： 换句话说，我们将Y其视为一个随机变量（或随机向量），其中每个元素（数据点）都根据正态分布分布。此正态分布的均值由具有方差sigma的线性预测变量提供。...__version__}") az.style.use("arviz-darkgrid") 数据 本质上，我们正在创建一条由截距和斜率定义的回归线，并通过从均值设置为回归线的正态采样来添加数据点。...因此，在 GLM 中，我们不仅有一条最佳拟合回归线，而且有许多。后验预测图从后验图（截距和斜率）中获取多个样本，并为每个样本绘制一条回归线。我们可以直接使用后验样本手动生成这些回归线。...Bambi允许使用从 R 借用的便捷语法进行 GLM 规范。然后可以使用pymc 进行推理。 后验预测图使我们能够评估拟合度和其中的不确定性。
它测量数据点与回归线的距离。它是通过从观察值中减去预测值的计算机。 残差图是评估回归模型的好方法。它是一个图表，在垂直轴上显示所有残差，在 x 轴上显示特征。...非线性（曲线）线应该能够正确地分离和拟合数据。 找出数据是线性还是非线性的三种最佳方法： 残差图； 散点图； 假设数据是线性的，训练一个线性模型并通过准确率进行评估。...检验异方差的最好方法之一是绘制残差图。 数据内部异方差的最大原因之一是范围特征之间的巨大差异。...R2 score 给出的值介于 0 到 1 之间，可以针对任何上下文进行解释。它可以理解为是拟合度的好坏。 SSR 是回归线的误差平方和，SSM 是均线误差的平方和。我们将回归线与平均线进行比较。...R2的缺点： 随着输入特征数量的增加，R2会趋于相应的增加或者保持不变，但永远不会下降，即使输入特征对我们的模型不重要(例如，将面试当天的气温添加到我们的示例中，R2是不会下降的即使温度对输出不重要)。
它测量数据点与回归线的距离。它是通过从观察值中减去预测值的计算机。 残差图是评估回归模型的好方法。它是一个图表，在垂直轴上显示所有残差，在 x 轴上显示特征。...非线性（曲线）线应该能够正确地分离和拟合数据。 找出数据是线性还是非线性的三种最佳方法 - 残差图 散点图 假设数据是线性的，训练一个线性模型并通过准确率进行评估。 4、什么是多重共线性。...检验异方差的最好方法之一是绘制残差图。 数据内部异方差的最大原因之一是范围特征之间的巨大差异。...R2 score 给出的值介于 0 到 1 之间，可以针对任何上下文进行解释。它可以理解为是拟合度的好坏。 SSR 是回归线的误差平方和，SSM 是均线误差的平方和。我们将回归线与平均线进行比较。...R2的缺点: 随着输入特征数量的增加，R2会趋于相应的增加或者保持不变，但永远不会下降，即使输入特征对我们的模型不重要(例如，将面试当天的气温添加到我们的示例中，R2是不会下降的即使温度对输出不重要)。
独立性：特征应该相互独立，这意味着最小的多重共线性。 正态性：残差应该是正态分布的。 同方差性：回归线周围数据点的方差对于所有值应该相同。...它测量数据点与回归线的距离。它是通过从观察值中减去预测值的计算机。 残差图是评估回归模型的好方法。它是一个图表，在垂直轴上显示所有残差，在 x 轴上显示特征。...非线性（曲线）线应该能够正确地分离和拟合数据。 找出数据是线性还是非线性的三种最佳方法： 残差图； 散点图； 假设数据是线性的，训练一个线性模型并通过准确率进行评估。...R2 score 给出的值介于 0 到 1 之间，可以针对任何上下文进行解释。它可以理解为是拟合度的好坏。 SSR 是回归线的误差平方和，SSM 是均线误差的平方和。我们将回归线与平均线进行比较。...R2的缺点： 随着输入特征数量的增加，R2会趋于相应的增加或者保持不变，但永远不会下降，即使输入特征对我们的模型不重要(例如，将面试当天的气温添加到我们的示例中，R2是不会下降的即使温度对输出不重要)。
图形展示 图形解读 ❝此图使用经典的企鹅数据集进行展示，在散点图的基础上按照分组添加拟合曲线及回归方程与R,P值，后使用ggExtra添加密度曲线与数据分布直方图，使用已有R包进行绘制非常的方便，此图大概有以下几点注意事项...❞ 1.拟合曲线的添加 ❝拟合曲线的添加在R中常用的大概有两个函数geom_smooth与ggmpisc::stat_poly_line。两者均可用于在R图形中添加平滑线或拟合线，需要选择正确的模型。...❞ stat_poly_line 是一个在 ggplot2 图形中添加多项式回归线的函数。这个函数直接计算多项式回归模型，并将拟合线添加到图形上。它允许指定多项式的阶数，即回归方程中最高次项的次数。...回归方程的添加 ❝stat_poly_eq:用于添加多项式回归方程和相关统计量(如 R2、p 值等)的标签。这个函数不仅仅限于线 性回归，还可以用于更高阶的多项式回归。...，点的大小表示体重 stat_poly_line(formula = y ~ x) + # 添加线性回归线 stat_poly_eq(formula = y ~ x, # 添加线性回归方程和统计量
=c(2,2)的矩阵，如果k=1） assocplot(x)Cohen–Friendly图，显示在二维列联表中行、列变量偏离独立性的程度 mosaicplot(x)列联表的对数线性回归残差的马赛克图 pairs...，符号的类型、大小、颜色等由另外的变量指定 termplot(mod.obj)回归模型（mod.obj）的（偏）影响图 heatmap(x)热度图 其他的包中可能也会提供额外的图表类型，比如： quantmod...控制箭头轴到箭头边的角度 abline(a,b)绘制斜率为b和截距为a的直线 abline(h=y)在纵坐标y处画水平线 abline(v=x)在横坐标x处画垂直线 abline(lm.obj)画由lm.obj确定的回归线...,type="n")绘制一个“空白”的图形, 然后用低级函数来添加点,坐标轴,标签等： 低级绘图命令 R还可以在现有图形（通过高级绘图命令绘制）的基础上增加一些额外的显示，如标题、绘制坐标轴、在特定的位置增加图形...axis(side=2, -1:1, tcl=-0.2, labels=FALSE) title("How to customize a plot with R (ter)",#添加标题 font.main
=c(2,2)的矩阵，如果k=1） assocplot(x)Cohen–Friendly图，显示在二维列联表中行、列变量偏离独立性的程度 mosaicplot(x)列联表的对数线性回归残差的马赛克图 pairs...，符号的类型、大小、颜色等由另外的变量指定 termplot(mod.obj)回归模型（mod.obj）的（偏）影响图 heatmap(x)热度图 其他的包中可能也会提供额外的图表类型，比如： quantmod...控制箭头轴到箭头边的角度abline(a,b)绘制斜率为b和截距为a的直线abline(h=y)在纵坐标y处画水平线abline(v=x)在横坐标x处画垂直线abline(lm.obj)画由lm.obj确定的回归线...,type="n")绘制一个“空白”的图形, 然后用低级函数来添加点,坐标轴,标签等：低级绘图命令R还可以在现有图形（通过高级绘图命令绘制）的基础上增加一些额外的显示，如标题、绘制坐标轴、在特定的位置增加图形...axis(side=2, -1:1, tcl=-0.2, labels=FALSE)title("How to customize a plot with R (ter)",#添加标题font.main
该图显示如下： 带有面板的平滑算法 在使用点阵图形时，我们已经看到了 panel.lmline 的使用 ，它在点阵图的每个面板中显示最佳回归线。...首先，让我们看一幅具有最佳回归线平滑度的图，该图叠加在 每 棵树的年龄 与 周长图上 ： 要创建相同的图，但要使用 panel.loess 函数，可以使用以下代码： > xyplot(circumference...2.R语言线性判别分析（LDA），二次判别分析（QDA）和正则判别分析（RDA） 3.基于R语言的lmer混合线性回归模型 4.R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析 5.在r语言中使用GAM...（广义相加模型）进行电力负荷时间序列分析 6.使用SAS，Stata，HLM，R，SPSS和Mplus的分层线性模型HLM 7.R语言中的岭回归、套索回归、主成分回归：线性模型选择和正则化 8.R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据...9.R语言分层线性模型案例
在这种技术中，因变量是连续的，自变量可以是连续的也可以是离散的，回归线的性质是线性的。 线性回归使用最佳的拟合直线（也就是回归线）在因变量（Y）和一个或多个自变量（X）之间建立一种关系。...残差图是评估回归模型的好方法。它是一个图表，在垂直轴上显示所有残差，在 x 轴上显示特征。如果数据点随机散布在没有图案的线上，那么线性回归模型非常适合数据，否则我们应该使用非线性模型。...非线性（曲线）线应该能够正确地分离和拟合数据。 找出数据是线性还是非线性的三种最佳方法： 残差图； 散点图； 假设数据是线性的，训练一个线性模型并通过准确率进行评估。...R2 score 给出的值介于 0 到 1 之间，可以针对任何上下文进行解释。它可以理解为是拟合度的好坏。 SSR 是回归线的误差平方和，SSM 是均线误差的平方和。我们将回归线与平均线进行比较。...R2的缺点： 随着输入特征数量的增加，R2会趋于相应的增加或者保持不变，但永远不会下降，即使输入特征对我们的模型不重要(例如，将面试当天的气温添加到我们的示例中，R2是不会下降的即使温度对输出不重要)。
下面是一个例子，其中通过增加一个离群点，r等于 1 的散点图变成r等于 0 的图。...请注意，该图看上去以y=0的横线为中心（以深蓝色显示）。 还要注意，绘图没有显示上升或下降的趋势。 我们稍后会观察到所有的回归都是如此。 回归诊断 残差图有助于我们直观评估线性回归分析的质量。...良好回归的残差图不显示任何规律。 在预测变量的范围内，残差在y=0的直线处上下相同。 检测非线性 绘制数据的散点图，通常表明了两个变量之间的关系是否是非线性的。...然而，通常情况下，残差图中比原始散点图中更容易发现非线性。 这通常是因为这两个图的规模：残差图允许我们放大错误，从而更容易找出规律。...下面列出的所有事实都适用于散点图的所有形状，无论它们是否是线性的。 残差图不展示形状 对于每一个线性回归，无论是好还是坏，残差图都不展示任何趋势。 总的来说，它是平坦的。
之前有人在公众号留言问文章开头这幅图如何实现，下面的B图是折线图加柱形图，相对比较容易实现，上面的A图稍微有点复杂，我想到的办法是拼图，图A可以看成三个热图，然后加一个堆积柱形图，最后将四个图组合到一起...最初的想法是左侧的颜色条用堆积柱形图来实现，又看了一遍Y叔公众号关于aplot这个包的推文，发现他是用geom_tile()函数实现的，仔细想想还是geom_tile()函数实现起来比较方便。...首先解决昨天的遗留问题：ggplot2画图添加文字内容的时候如何添加下划线 非常感谢下面这位的留言 文本添加下划线的小例子 df<-data.frame(A=1:10, B...如何画这个热图昨天的推文已经介绍过了，点击下方蓝色字可以直达昨天的推文 R语言ggplot2画带有空白格的热图简单小例子 接下来是准备分组颜色条的数据 下面是画这个颜色条 df2图以后手动编辑吧！
//zenodo.org/record/5910709#.YmAcp4VBzic 今天的推文重复一下论文中的 Extended Data Fig. 10 image.png 论文中做数据计算和做这个图定义了一个很长很长的函数...，这里只介绍作图代码，数据计算的过程我还看不懂 这里主要有两个数据，一个是热图颜色的数据，另外一个是加减号的文本数据，部分示例数据集如下 image.png image.png 读取数据 dat01
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