使用ggplot2进行统计模型表示

Question

我会用一个研究案例提出我的问题，然后我会使我的问题更加笼统。

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让我们先导入一些库并创建一些数据：

require(visreg)
require(ggplot2)    
y = c(rnorm(40,10,1), rnorm(20,11,1), rnorm(5,12,1))
x=c(rep(1,40), rep(2,20), rep(3,5))
dt=data.frame(x=x, y=y)

并在y上运行x的线性回归，并使用ggplot2绘制数据和模型的图表

m1 = lm(y~x, data=dt)
ggplot(dt, aes(x,y)) + geom_point() + geom_smooth(formula = y~x, method="anova", data=dt)

现在我想将x变量视为名义变量。所以我稍微改变了我的数据并运行了以下模型。

y = c(rnorm(40,10,1), rnorm(20,11,1), rnorm(5,12,1))
x=factor(c(rep(1,40), rep(2,20), rep(3,5))) # this line has changed!
dt=data.frame(x=x, y=y)
m2 = lm(y~x, data=dt)

如何使用ggplot2绘制此模型m2？更全面的我如何直接告诉ggplot考虑对象m2以创建模型的表示？

我打算做的是使用visreg包

可以完成的事情

visreg(m2)

那么，ggplot有没有类似visreg的解决方案？

之类的东西

ggplot(..,aes(..)) + super_geom_smooth(model = m2)

Answer 1

这与@ rnso的想法没什么不同。 geom_jitter()增加了更多的味道。我也改变了中间条的颜色。希望这能帮到你！

ggplot(data = m2$model, aes(x = x, y = y)) +
geom_boxplot(fill = "gray90") + 
geom_jitter()  +
theme_bw() +
stat_summary(geom = "crossbar", width = 0.65, fatten = 0, color = "blue",
fun.data = function(x){return(c(y=median(x), ymin=median(x), ymax=median(x)))})

Answer 2

使用boxplot后，与您想要的图表非常相似：

ggplot(dt, aes(x,y))+ geom_boxplot(aes(group=x), alpha=0.5)+ geom_jitter()

Answer 3

仅供参考，visreg现在可以输出gg个对象：

visreg(m2, gg=TRUE)