Question

我试图弄清楚为什么我的lm()估算值与geom_smooth的相同数据和公式不同。特别是我的分组变量＆＃34; cat＆＃34;级别5在lm()输出中> 0，但在geom_smooth中小于0（因此该图似乎不反映摘要表）。

以下是the data。（比提供行为相似的示例数据更容易。）

模型：summary(lm(data=df, y~x*cat))

请注意x:cat5的斜率为> 0。

情节：

library(ggplot2)
plt <- ggplot(df, aes(x=x, y=y, group=cat)) +
    geom_smooth(method="lm", show.legend=FALSE) +
    facet_wrap(~cat, nrow=1) +
    geom_point(aes(color=color)

获取geom_smooth估算值（关注@Pedro Aphalo的答案here）：

library(ggpmisc)     
my.formula <- y~x
plt + stat_poly_eq(formula = my.formula, 
            aes(label = paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "~~~")), 
            parse = TRUE)

注意方面5中的斜率<0。 lm()和geom_smooth使用不同的平方和或其他内容吗？我在论文中报告哪个版本？如果可能的话，我想让两人达成一致，这样我就可以使用geom_smooth的情节和论文中lm()的汇总表。谢谢！

Answer 1

这一切对我来说都是正确的。 cat5的摘要行是：

Coefficients:
             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)  1.932248   0.053131  36.368  < 2e-16 ***
x           -0.006651   0.001962  -3.389 0.000721 ***
...
cat5        -1.080554   0.075138 -14.381  < 2e-16 ***
...
x:cat5       0.005602   0.002775   2.019 0.043720 *

这意味着cat5的斜率是x的整体斜率加上x：cat5相互作用的斜率：

> -0.006651+0.005602
[1] -0.001049

在图中我看到-0.00105

截距显示为0.852，即

> 1.932248+(-1.080554)
[1] 0.851694

据我所知，这两件事是一致的。

R中的不同geom_smooth和lm（）估计：忘记将基坡和交互斜率加在一起

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