ggplot2:使用斜率和p值标签对多个回归进行分面
ggplot2是一种用于数据可视化的R语言包。它提供了一套灵活且强大的工具，可以创建各种类型的图表，包括散点图、折线图、柱状图、箱线图等。
在多个回归模型进行分面时，可以使用ggplot2来可视化结果。具体步骤如下：
- 准备数据：首先需要准备包含回归模型结果的数据集。数据集应包含自变量、因变量、斜率和p值等信息。
- 创建绘图对象：使用ggplot函数创建一个绘图对象，并指定数据集。
- 添加图层：使用geom_point函数添加散点图层，将自变量和因变量绘制为散点图。
- 添加回归线：使用geom_smooth函数添加回归线图层，可以选择不同的方法来拟合回归线，如线性回归、多项式回归等。
- 添加斜率和p值标签：使用geom_text函数添加标签，将斜率和p值显示在图表中。可以使用位置参数来调整标签的位置。
- 分面绘图：使用facet_wrap函数或facet_grid函数进行分面绘图，可以按照某个变量对图表进行分组显示。
以下是一个示例代码：
library(ggplot2)
# 准备数据
data <- data.frame(x = c(1, 2, 3, 4, 5),
y = c(2, 4, 6, 8, 10),
slope = c(1.5, 2, 1.8, 2.2, 1.7),
p_value = c(0.05, 0.01, 0.02, 0.03, 0.04))
# 创建绘图对象
p <- ggplot(data, aes(x = x, y = y))
# 添加散点图层
p <- p + geom_point()
# 添加回归线图层
p <- p + geom_smooth(method = "lm")
# 添加斜率和p值标签
p <- p + geom_text(aes(label = paste("Slope:", slope, "\n", "p-value:", p_value)),
x = 4, y = 8, hjust = 1, vjust = 1)
# 分面绘图
p <- p + facet_wrap(~ variable)
# 显示图表
print(p)在这个示例中，我们使用了一个包含自变量x、因变量y、斜率slope和p值p_value的数据集。首先创建了一个绘图对象p，然后添加了散点图层和回归线图层。接着使用geom_text函数添加了斜率和p值的标签，并使用facet_wrap函数进行分面绘图，按照变量variable对图表进行分组显示。
推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 腾讯云数据库（TencentDB）：https://cloud.tencent.com/product/cdb
- 腾讯云人工智能（AI）：https://cloud.tencent.com/product/ai
- 腾讯云物联网（IoT）：https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer
- 腾讯云存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 腾讯云区块链（BCS）：https://cloud.tencent.com/product/bcs
- 腾讯云元宇宙（Metaverse）：https://cloud.tencent.com/product/metaverse
请注意，以上链接仅供参考，具体选择适合的产品需要根据实际需求进行评估。
相关·内容
我对ggplot2非常陌生，我希望用多个散点图和它们各自的回归估计来生成一个图形。但是，我使用的非标准回归方法(例如分位数回归和完全回归)不在method参数列表中，这些参数在geom_smooth()中可用。我有一个适合的模型和相应的数据清单。下面是一个有用的例子。
require(data.table); require(ggplot2)
N <- 1000 # Generate some data
DT <- NULL
models <- list() # list of of fitted models. For simplicity i am using lm in
浏览 0提问于2019-02-06得票数 2
回答已采纳
我有一个在两个不同季节在多个地点进行的叶片性状测量的数据集。我有兴趣探索一对性状之间的关联/线拟合，并区分每个地点的季节。
与线性回归相比，我更喜欢在smatr包中使用标准化的主轴方法：
e.g. sma.site1 <- sma(TraitA ~ TraitB * Visit, data=subset(myfile, Site=="Site1")) # testing the null hypothesis of common slopes for the two Visits (Seasons) at a given Site.
我可以在ggplot2中生成一个方便的
浏览 5提问于2015-11-09得票数 2
1回答
我有个阴谋
使用下面的代码
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(ggpmisc)
df <- diamonds %>%
dplyr::filter(cut%in%c("Fair","Ideal")) %>%
dplyr::filter(clarity%in%c("I1" , "SI2" , "SI1" , "VS2" , "VS1", "VVS2")) %>%
dplyr
浏览 3提问于2016-05-31得票数 14
回答已采纳
我一直在使用代码在图表中总结一些线性回归结果(代码和图表都在附件中)。我从这里引用了各种来源的代码。 现在我想为Mann-Kendall测试结果制作完全相同的图。在我的图的“斜率”部分，我想插入"Sen斜率估计“的结果。所以我希望在这个图中显示两个不同测试的结果。 我认为问题出在"geom(label)“的"Paste”部分。因为我必须识别要粘贴到我的图形中的特定数值结果，而我不知道该如何做。 如果有任何机构有解决这个问题的办法。我会非常感激的。 ggplotRegressionxpl <- function (fit) {
require(ggplot2)
浏览 19提问于2019-05-19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
回答已采纳
我使用函数对一些2D数据进行简单的线性回归，例如：
from scipy import stats
x = [5.05, 6.75, 3.21, 2.66]
y = [1.65, 26.5, -5.93, 7.96]
gradient, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x,y)
关于该函数的文档指出，std_err是：
估计标准误差
我不知道这意味着什么。这个说它代表了“梯度线的标准错误”，但是这“并不总是这个库的行为”。
我能精确地定义这个参数代表什么吗？
浏览 0提问于2015-07-16得票数 9
回答已采纳
我正在尝试地块50模拟回归线。我可以在R基中完成这个图，但是我很难用ggplot2来完成它
模拟数据：
library(tidyverse)
set.seed(5)
priors <- tibble(a = rnorm(n = 50, mean = 0, sd = 1),
bN = rnorm(n = 50, mean = 0, sd = 1))
使用基本R的期望输出：
plot( NULL , xlim=c(-2,2) , ylim=c(-2,2) )
for(i in 1:50) curve(priors$a[i] + priors$bN[i]*x,
浏览 9提问于2022-02-28得票数 1
回答已采纳
1回答
我读过一些关于R中的lm()函数的教程，我对这个函数如何处理连续或离散预测器感到有点困惑。在中，对于连续的标签，系数表示线性回归的截距和斜率。
这一点很清楚，但是如果我现在有一个性别类别，其中值是0或1，lm()函数是如何工作的。该函数是否应用逻辑回归，或者仍然可以以这种方式使用该函数。
浏览 0提问于2018-04-23得票数 1
1回答
示例数据集
让我们根据这些数据建立一个简单的格子图，用于线性回归，并为每一主题设置单独的面板。
xyplot(Measurement~HOL|Subject,groups=Treatment,data=Data,
type=c('p','r'),auto.key=T,aspect="xy")
问题是，我想在视觉上检查斜坡和拦截器是否相关.因此，我想用线性回归截距来排序面板，而不是按主题排序(这是在Douglas的书"lme4:混合效果建模与R“图3.1中完成的，但我找不到示例代码)。我知道我可以手动更改面板的顺序
index.cond
浏览 0提问于2014-06-30得票数 2
回答已采纳
1回答
使用R可视化多元线性回归
、、、、
我正在尝试使用四个变量来拟合和可视化一个多元线性回归模型。
fit <- lm(general_data$Bacterial.Contigs ~ general_data$Soil.Temperature + general_data$Time.point + general_data$Year)
这里，Time.point和Year是分类变量，其他变量是数值变量。
我使用下面的代码创建了一个3D图。
library(plotly)
plot_ly(data = general_data, z = ~Bacterial.Contigs, x = ~Soil.Temperature, y
浏览 0提问于2021-03-20得票数 2
利用ggplot2和plotly实现与facet_wrap()的交互散点图。 library(ggplot2)
library(plotly)
g<-iris%>%
ggplot(aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species))+
geom_point()+
facet_wrap(vars(Species))
ggplotly(g) ? 是否可以使用plot_ly()函数进行“刻面”？文档显示subplot()... p<-iris%>%
group_by(Species)%&g
浏览 22提问于2019-09-26得票数 11
回答已采纳
我一直在阅读这两个函数的ggplot2文档。我想知道使用每个函数(facet_wrap()和facet_grid())的区别和正确情况是什么。
library(ggplot2)
p <- qplot(displ, hwy, data = mpg)
p + facet_wrap(~ cyl)
p + facet_grid(~ cyl)
我提供这个小例子作为起点。不同之处似乎使地块变得更加自主，而网格则使所有的地块结合在一起。
浏览 4提问于2013-12-08得票数 90
回答已采纳
我在ggplot2 R包中使用facet_grid来显示不同的数据组，但是由于某些原因，面标签和轴标签是按照相对于所显示的顺序进行切换的。作为示例，我使用的代码是：
library(ggplot2)
library(tidyr)
data <- transform(mtcars,
am = factor(am, levels = 0:1, c("Automatic", "Manual")),
gear = factor(gear, levels = 3:5, labels = c("Three
浏览 0提问于2017-03-17得票数 3
在MATLAB中，我想用回归来绘制散乱数据。
a = [2004.4 2005.6 2002.1 2002.1 2004.8 2002.6 2003.5 2001.3 2003.5 2002.6];
b = [0.1006 0.0848 0.0502 0.0502 0.0909 0.0385 0.0732 0.0732 0.0896 0.0772];
scatter(a, b, 6);
hold on
p = polyfit(a,b,1);
f = polyval(p,a);
plot(a,f,'Color',[0.7500 0.7500 0.7500],'
浏览 0提问于2016-01-30得票数 3
回答已采纳
2回答
我使用facet_wrap绘制一些数据。下面是一个示例：
library (ggplot2)
library (reshape)
# generate some dummy data
x = seq(0,1,0.05)
precision = sqrt(x)
recall = 1 - precision
fmeasure = 2 * (precision * recall) / (precision + recall)
# prepare it for plotting
df = data.frame(x=x, precision=precision, recall=recall,
浏览 0提问于2012-10-02得票数 8
回答已采纳
1回答
我正在运行一个线性模型，并希望将斜率上的一组点与0的估计值进行比较。我的代码遵循响应的布局。输出似乎只有一个相同的p值。我希望在0附近的值有高的p值，而不是0的值有小的p值。我肯定没想到在比较中有相同的p值。有什么建议吗？
玩具数据集：
library(ggplot2)
library(tidyr)
library(emmeans)
df <- structure(list(Distance = c(0, 1, 1.5, 2, 2.5, 3, 3.5, 4, 4.5, 5, 5.5, 6, 6.5, 7, 7.5, 8, 8.5, 9, 9.5),
浏览 3提问于2019-11-28得票数 0
回答已采纳
1回答
# library
library(ggplot2)
library(dplyr)
# Start with the diamonds dataset, natively available in R:
p <- diamonds %>%
# Add a new column called 'bin': cut the initial 'carat' in bins
mutate(bin=cut_width(carat, width = 0.5, boundary=0) ) %>%
# plot
ggplot(aes(x=bi
浏览 3提问于2022-04-28得票数 2
回答已采纳
我有一些带有异常值的数据集。从简单的线性回归，使用 stat_lin = stats.linregress(X, Y) 我可以得到系数，截距，r_value，p_value，std_err 但我想应用稳健回归方法，因为我不想包括异常值。 所以我使用了来自Sklearn的Huber regressor， huber = linear_model.HuberRegressor(alpha=0.0, epsilon=1.35)
huber.fit(mn_all_df['X'].to_numpy().reshape(-1, 1), mn_all_df['Y'].to_
浏览 124提问于2021-07-27得票数 1
回答已采纳
1回答
在Python中，我试图打印p值小于0.05的数量(对于100个随机p值)。P值本身是线性回归的斜率元素，我也称之为。
我现在有以下代码:因此，我得到了一条错误消息。我知道为什么会出现这种情况，但我不知道有什么其他方法可以打印出符合我的标准的p值。
import numpy as np
from scipy import stats
from scipy.stats import linregress
def func():
a = 0
x = np.random.rand(100)
y = np.random.rand(100)
slope, interce
浏览 4提问于2022-03-08得票数 0
在高维数据集上运行以下代码时，将得到错误消息
coef中的错误(摘要(Fit))2，4:下标超出界限
将logistic回归模型的p值保存到长度为19481的向量beta .如果我循环不同的自变量的回归模型多达100次，我不会得到这个错误。
有人能告诉我为什么我的代码不能顺利运行吗？
beta = rep(0, 19481)
for (i in 25:19505) {
fit = glm(mdr.mdr ~ an.mdr[,i], family=binomial)
beta[i-24] = coef(summary(fit))[2,4]
}
浏览 2提问于2018-07-22得票数 0
回答已采纳
1回答
线性回归的正确成本函数是什么？
、、、、
众所周知，线性回归的成本函数是：
📷
当我们使用岭回归时，我们只是添加lambda*斜率*2，但是在这里，我总是看到以下是线性回归的成本函数，在这里它是not divided by the number of records。
📷
所以，我只想知道什么是正确的成本函数，Ik都是正确的，但是在丁岭或拉索为什么我们忽略了除法部分呢？
浏览 0提问于2021-10-14得票数 1
回答已采纳
1回答
如何比较多次回归的斜率？
正如你所看到的，坡度是不可比拟的。图3中的斜率明显比图1平，但斜率值要高得多。
还是有更好的措施来衡量直线的陡度？
浏览 3提问于2020-11-13得票数 0
回答已采纳
2回答
我想用一个指定的斜率来拟合一个线性回归线到一个数据集。我读过关于使用显式拦截进行同样操作的内容。
0+抑制了截距的拟合；坡度的对应技巧是什么？例如，为了使一条直线与斜率1.5相匹配，我尝试了以下方法
set.seed(6)
x <- runif(100, -3, 3)
y <- 2 + x + rnorm(100)
model1<-lm(y ~ x)
plot(x,y)
abline(model1,col="red")
abline(coef(model1),1.5,col="dark green")
但是第二个and函数只是从mode
浏览 7提问于2015-10-23得票数 6
回答已采纳
很抱歉，这个问题很简单，但我却找不到解决问题的办法。我想用ggplot2绘制逻辑回归线。问题是我不能使用geom_abline，因为我没有原始模型，只是每个回归线的斜率和截距。我已经将这种方法用于线性回归，这在geom_abline中很好，因为您只需给出多个斜率并截取函数。
Geom_abline(数据=估计，aes(截距=内部，斜率=斜率)
其中inter和slo是具有多个值的向量。
如果我用logistic回归中的系数来尝试同样的方法，我会得到错误的回归线(线性)。我试图使用geom_line，但是，我不能使用函数predict来生成预测值，因为我没有原始的模型objetc。
有什
浏览 2提问于2015-08-26得票数 1
回答已采纳
我不是R专家，我得和R一起做些事情...但即使是在简单的任务中我也做得很好。如果这是一个基本的问题，我很抱歉，但我在stackoverflow中没有看到任何像我这样的问题。
我在R中使用ggplot2和predict()时遇到了麻烦。
如果有人能帮助我，我将不胜感激
setwd("/home/kaihami/Desktop/Python/RR_Bioinfo/")
library("ggplot2")
data_total <- data.frame(bac, Phylum, Domain, CDS, Total)
#model (Tota
浏览 1提问于2015-05-21得票数 2
2回答
有效地找到直线的斜率
、、、
我有一系列的(x,y)数据点:可能是视频中对象的位置，或者是用户手指在触摸屏上的位置。我需要确定这个对象/触摸/等是否在近似直线上移动，以及哪个方向(角度、斜率或任何其他表示)。
我的第一个想法是根据t (样本的指数)对x进行线性回归，并根据t对y进行线性回归，以获得斜率，然后使用相关系数来确定数据的线性程度。但这需要在嵌入式硬件上持续运行，并且这些计算相当昂贵。
考虑到t轴几乎无关紧要，有什么捷径可以走吗？例如，根据x对y进行线性回归会更有效，但它会遇到垂直线和近垂直线的问题。
浏览 5提问于2018-11-29得票数 1
我有一个data.frame：
set.seed(12345)
df <- data.frame(
p=c(rep("A", 39), rep("B",61)),
x=rnorm(100, 34, 20),
y=rnorm(100, 21, 25))
如何获得以下四个变量：
斜率来自A组的简单线性回归线(比较x与y)。斜率来自B组的简单线性回归线(比较x与y)。A组简单线性回归线斜率的标准误差(比较x~ y)。B组简单线性回归线斜率的标准误差(比较x与y).
浏览 6提问于2021-08-02得票数 0
回答已采纳
快问这个问题。我试图使用R的interactions包来绘制逻辑回归模型中的分类交互。基本上，假设我有一个回归，在其中我有一个交互factor1*factor2，我想用factor2级别的OR和95%CI绘制一个跨factor1级别的图，同时报告交互的p。
这是我目前的代码：
library(interactions)
library(ggplot2)
library(dplyr)
set.seed(154)
outcome=sample(c(0,1), 1000, replace=TRUE)
set.seed(158)
factor1=sample(c("A","B
浏览 4提问于2022-12-02得票数 1
回答已采纳
2回答
我正在使用R中的虹膜数据集，我过滤了数据集，使虹膜$ ==、setosa或versicolor。然后我创建了一个散点图，其中x轴是Sepal.Length，y轴是Sepal.Width。根据物种对点进行了突出，并在基于物种的散点图中添加了2条不同的线性回归线。
以下是我的问题：
是否可以从散点图中得到两条线的斜率方程/斜率值？如果是这样的话，如何？是否可以使用统计检验来查看两条直线(刚毛色或云芝色)的坡度方程/斜率值是否有显著差异？
如果可以的话请告诉我。
提前谢谢。
-P.S。
以下是数字：
下面是生成情节的R代码：
# creates data for scatter plot
浏览 5提问于2020-09-24得票数 2
以简单回归树的讲座为例。一个回归树被训练和分裂Y在两个参数上。
这允许作者生成如下图形：
有没有办法在ggplot2中产生类似的东西(包括空间标签)？
浏览 9提问于2016-06-01得票数 3
回答已采纳
1回答
为了计算线性回归的斜率误差(使用scipy)，我想使用
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x,y)
sd_slope = (len(x)*std_err**2)/(len(x)*(x**2).sum()-x.sum()**2)
。这个等式取自维基百科。为什么这么做是错的？
浏览 32提问于2020-06-04得票数 0
3回答
如何在同一图上显示两条回归线？以下是两个模型：
data(mtcars)
a <- lm(mpg~wt+hp)
b <- lm(mpg~wt+hp+wt*hp)
我在x轴上绘制wt，在y轴上绘制mpg，并将hp绘制为颜色。这是以R为基数的：
cr <- colorRamp(c("yellow", "red"))
with(mtcars, {
plot(wt, mpg, col = rgb(cr(hp / max(hp)), max=255),
xlab="Weight", ylab="Miles per
浏览 7提问于2014-07-29得票数 1
1回答
我正在学习一个关于使用logistic回归建立模型的教程。在本教程中，具有数值数据类型和级别3的列被使用as.factor函数转换为因子。我想知道这种转变的原因。
浏览 3提问于2018-05-05得票数 1
fit<-lm(log(all$fd) ~ log(all$area))
fintercept<-fit$coefficients[[1]] #intercept
fslope<-fit$coefficients[[2]] #slope
interceptmax<-max(log(all$fd)-fslope*log(all$area))
ggplot(all, aes(x=log(area), y=log(fd))) +
geom_point()+
geom_abline(aes(intercept=interceptmax,slope=fslope))+
浏览 0提问于2015-10-01得票数 1
回答已采纳
6回答
我想知道如何在ggplot上添加回归直线方程和R^2。我的代码是：
library(ggplot2)
df <- data.frame(x = c(1:100))
df$y <- 2 + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40)
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, color="black", formula = y ~ x) +
geom_point
浏览 97提问于2011-09-26得票数 269
回答已采纳
1回答
我非常喜欢ggplot2 2.0改善外观的方式，但怀疑升级改变了颜色和图例的定义方式。如何更新gggket2.0的代码？
第一个and应该是黑色的(现在仍然是)。不应该是传说。
缩写的"Line1“、"Line2”和"Line3“应该有不同的颜色，并且是传说中的。他们现在都是黑人了。
传说应该是可见的，但现在已经不见了。
library(ggplot2)
plot.data <- data.frame(x=c(2, 8), y=c(3, 6))
p <- ggplot(plot.data, aes(x=x, y=y))
p <- p + geom_po
浏览 2提问于2016-01-04得票数 3
回答已采纳
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
回答已采纳
3回答
我使用了一个线性模型来获得对我的数据lm()函数的最佳拟合。从文献中我知道，最优拟合是斜率=1和截距= 0的线性回归。我想看看这个方程(y=x)有多适合我的数据？怎样才能找到R^2和p-值？
这是我的数据(y =模型，x=测量)
measured<-c(67.39369,28.73695,60.18499,49.32405,166.39318,222.29022,271.83573,241.72247, 368.46304,220.27018,169.92343,56.49579,38.18381,49.33753,130.91752,161.63536,294.14740,363.91
浏览 6提问于2020-10-31得票数 0
回答已采纳
1回答
散点图的连续分位数
、、、
我有一个数据集，我绘制了一个回归图(使用ggplot2的stat_smooth)：
ggplot(data = mydf, aes(x=time, y=pdm)) + geom_point() + stat_smooth(col="red")
我还希望使用相同的方法获得分位数(如果更简单，只有四分位数就可以了)。我所得到的信息如下所示：
ggplot(data = mydf, aes(x=time, y=pdm, z=surface)) + geom_point() + stat_smooth(col="red") + stat_quantile(q
浏览 0提问于2016-03-31得票数 3
1回答
我目前正在尝试运行一个线性混合效应模型来估计压力如何随时间变化(超过6个时点)。我注意到，当我的样本中每个人的应力轨迹的截取和斜率被提取时，这些因素之间有很高的相关性。但是，这似乎会根据时间编码的方式而改变.为什么会发生这种事？通常如何处理拦截器与斜坡之间的共线性关系？如有任何建议，将不胜感激。
可复制的例子如下：
#toy data code: https://rpubs.com/mlmcternan/BC-lme
options(width = 100)
library(lme4)
library(nlme)
library(dplyr)
library(kableExtra)
libr
浏览 3提问于2021-06-22得票数 0
回答已采纳
1回答
我是机器学习的新手，我对线性回归截距参数的作用感到困惑。
当设置参数fit_intercept=False时，将.coef_ value设置为287.986236，而当设置fit_intercept=True时，获得.coef_ value为225.81285046。
为什么会有区别？我不知道如何解释结果和比较这些值！
lm = LinearRegression(fit_intercept=False).fit(REStaten_[['GROSS_SQUARE_FEET']], REStaten_['SALE_PRICE'])
lm.coef_
浏览 2提问于2019-09-28得票数 1
2回答
我在看斜坡空间积分的报纸。有谁能帮助解释本文中提到的斜坡空间和坡度分布，以及为什么我们可以用法向和半矢量来表示斜坡空间中的二维位置？谢谢!
浏览 0提问于2021-07-05得票数 2
回答已采纳
我从借用了这个示例数据集
# Load library
library(ggplot2)
# Load data
data(mtcars)
# Plot data
p <- ggplot(mtcars,aes(x = disp, y = mpg)) + geom_point() + facet_grid(gear ~ am)
p <- p + geom_smooth(method="lm")
print(p)
在上述代码中，回归方法和公式在所有方面都是相同的。如果我们想为facet (或面板) 6指定公式，我们有来自的以下代码
# Smoothing funct
浏览 2提问于2018-01-22得票数 5
1回答
我正在进行我的数据分析项目的最后一部分。我的教授建议我使用线性回归来估计土耳其航空公司年底的股票价格。老实说，我不太明白怎样才能得到他想要的东西。这是我到目前为止所拥有的代码：
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(readr)
Stock_predict_2020 %>% ggplot(aes(Date, Close)) +
geom_line(color = "blue") +
labs(title = "Turkish Airlines' Daily Stock Price for Nov.-D
浏览 0提问于2020-12-07得票数 0
1回答
如何约束我的回归系数(只有斜率，而不是截距)是正的？这是一个一般的统计问题，但具体来说，我想要一个r的解决方案，更具体地说，当使用模型2回归(长轴回归)时。
浏览 0提问于2019-08-21得票数 3
回答已采纳
如何使用ggplot2将示例ID (行号)作为标签添加到LDA绘图中的每个点？
谢谢
剧本：
require(MASS)
require(ggplot2)
data(iris)
irisLda <- lda(iris[,-5],iris[,5])
irisLda <- lda(Species~.,data=iris)
plot(irisLda)
irisProjection <- cbind(scale(as.matrix(iris[,-5]),scale=FALSE) %*% irisLda$scaling,iris[,5,drop=FALSE])
p
浏览 4提问于2013-11-25得票数 4
回答已采纳
1回答
与相关的是，我想知道海运的regplot()中的robust选项实际上做了什么。
说明如下：
如果是True，使用statsmodels来估计一个稳健的回归。这将减少重量异常值。请注意，与标准线性回归相比，这大大增加了计算量，因此您可能希望减少引导重采样(n_boot)的数量，或者将ci设置为None。
这是否意味着它与肯德尔( Kendall )或斯皮尔曼( Spearman )之间的关联更相似，因为它们对离群点有很强的抵抗力？或者这和彼此没有任何关系？换句话说，在计算某些数据的Kendall和用regplot()绘制散点图时，使用robust=True是否有意义？
浏览 2提问于2018-05-02得票数 4
回答已采纳
2回答
📷
我有以下线性回归模型及其分析。有几个错误，但我不太确定的错误。到目前为止，我还没有找到他们。
首先，斜坡的95%置信区间应为
📷
所以计算是错误的。
第二，我不确定对置信区间的解释。你会如何理解它的上下文？
浏览 0提问于2020-07-16得票数 2
我使用的是R包ggpmisc。想知道如何在回归方程中加入y，或者如何在回归方程中得到自定义响应和解释变量名。
library(ggplot2)
library(ggpmisc)
df <- data.frame(x1 = c(1:100))
set.seed(12345)
df$y1 <- 2 + 3 * df$x1 + rnorm(100, sd = 40)
p <- ggplot(data = df, aes(x = x1, y = y1)) +
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, color="bla
浏览 1提问于2016-02-23得票数 4
回答已采纳
我正在开发一个依赖于RStan的，在后者中我似乎遇到了失败的模式。
我运行带有精确推理的贝叶斯逻辑回归(rstan::stan())，并使用变分推理(rstan::vb())得到非常不同的结果。以下代码下载德国Statlog Credit数据，并对该数据运行两个推论：
library("rstan")
seed <- 123
prior_sd <- 10
n_bootstrap <- 1000
# Index of coefficients in the plot and summary statistics
x_index <- 21
y_inde
浏览 24提问于2019-07-24得票数 2
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
