我有以下数据集:
x <- 1:5
y <- c(1, 2, 1.3, 3.75, 2.25)
我需要使用简单回归绘制适合我的数据集的直线,以及这些要点:
plot(x, y, pch=19, ylim=c(0,6))
xx <- seq(0, 6, length=100)
fit <- lm(y~x)
lines(xx, predict(fit, data.frame(x=xx)))
现在我想将绘图中的点连接到该行,如下面的(示例)图片所示,显示相关的预测错误:
我该怎么办?
答案 0 :(得分:2)
使用基础r
,您可以执行以下操作:
x <- 1:5
y <- c(1, 2, 1.3, 3.75, 2.25)
fit <- lm(y ~ x)
plot(x, y)
abline(fit)
res <- signif(residuals(fit), 5)
pre <- predict(fit)
segments(x, y, x, pre, col = rainbow(length(x)))
使用calibrate::textxy
:
# install.packages("calibrate")
library(calibrate)
textxy(x, y, res)
答案 1 :(得分:1)
我喜欢broom
包来为这样的事情生成一个很好的数据框:
library(broom)
aug_fit = broom::augment(fit)
with(aug_fit, segments(x0 = x, y0 = y, x1 = x, y1 = .fitted))
在你的情节产生后运行我的with(... segments())
行:
我会留下添加颜色,文字标签等。
答案 2 :(得分:0)
使用ggplot:
library(ggplot2)
#ggplot needs a dataframe
dat <- data.frame(x=x,y=y)
fit <- lm(y~x,data=dat)
#add predicted y for each x, to enable segment drawing
dat$pred <- predict(fit, dat)
with thanks to JasonAizkalns: adding labels too
dat$pred <- predict(fit, dat)
dat$pred_error <- dat$y - dat$pred
dat$vjust <- sign(dat$pred_error)*-1.1 #labels can appear above/below points now
p1 <- ggplot(dat, aes(x=x,y=y, color=factor(x)))+
geom_point(size=2) +
geom_segment(aes(x=x,xend=x,y=y,yend=pred)) +
geom_abline(intercept=coefficients(fit)[1],slope=coefficients(fit)[2]) +
geom_text(aes(label=round(pred_error,2),vjust=vjust))+
ylim(c(0,5))+
xlim(c(0,5))+
theme_bw()+
theme(legend.position="none")
p1
答案 3 :(得分:0)
另一个ggplot2
回答。与Gregors的回答相似。这会使用fortify.lm
,您可以将lm
回归的结果传递给ggplot
。要查看强化的作用,您可以查看对象fortify(fit)
。
# Your data and linear model
x <- 1:5
y <- c(1, 2, 1.3, 3.75, 2.25)
fit <- lm(y~x)
# Plot
library(ggplot2)
ggplot(fit, aes(x=x, y=y, xend=x, yend=y, col=factor(x), label=round(.resid, 2))) +
geom_point() +
geom_line(aes(x=x, y=.fitted), inherit.aes=FALSE) +
geom_segment(aes(y=.fitted)) +
geom_text(aes(vjust=-1*sign(.resid))) +
theme(legend.position="none")