ggplot之间“回归”的不同斜率（通过起诉geom_smooth（method =“lm”）和lm -function

Question

我正在使用数据集（Panel）。

使用此数据集，我会执行以下操作：

1）

ols <-lm(CapNormChange ~ Policychanges, data=Panel) summary(ols) 

plot(Panel$CapNormChange, Panel$Policychanges, 
      pch=19, xlab="CapNormChange", ylab="Policychanges") 
abline(lm(Panel$CapNormChange~Panel$Policychanges),lwd=3, col="blue")

和2）

p2 <- ggplot(data = Panel, mapping = aes(x = CapNormChange, y = Policychanges)) 
p2 + geom_point(alpha=0.3) + geom_smooth(method = "lm", se=F, color="orange")

我认为第一个图的胚芽平滑线和斜线的斜率是相同的，并且也对应于OLS回归中因变量（Policychanges）的参数。

但事实并非如此！相反，ggplot具有更高的拦截（我为不同的数据集测试了它）。我真的不明白这个，请问有人给点建议吗？

Answer 1

在1）中，您使用CapNormChange作为y变量，使用Policychanges作为x变量。它总是y ~ x。这与您在plot命令中执行的操作不匹配。在2）你反过来做。

OLS回归假设只有y值具有相关的错误。因此，交换x和y会改变拟合。如果您想从两者获得相同的结果，则需要orthogonal regression。