Регрессионный анализ – это мощный статистический метод, используемый для моделирования взаимосвязей между переменными. В R одним из самых популярных пакетов для визуализации данных является ggplot, который предоставляет гибкую и интуитивно понятную среду для создания потрясающих графиков. В этой статье блога мы рассмотрим различные методы добавления линий регрессии в визуализации ggplot, сопровождаемые примерами кода. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным пользователем R, это подробное руководство поможет вам овладеть искусством включения линий регрессии в графики ggplot.

Методы добавления линий регрессии в ggplot:

1. Функция geom_smooth():
   Самый простой способ добавить линию регрессии на график ggplot — использовать функцию geom_smooth(). Эта функция автоматически подгоняет модель регрессии к данным и добавляет к графику сглаженную линию. Вот пример фрагмента кода:

library(ggplot2)
# Create a scatter plot with a regression line
ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm")

1. Функция geom_abline():
   Если у вас уже есть коэффициенты регрессии и точка пересечения, вы можете использовать функцию geom_abline(), чтобы добавить прямую линию на график. Этот метод полезен, если вы хотите визуализировать известную линию регрессии. Вот пример:

library(ggplot2)
# Create a scatter plot with a known regression line
ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length)) +
  geom_point() +
  geom_abline(intercept = 1, slope = 0.5)

1. Функция stat_smooth():
   Подобно функции geom_smooth(), функцию stat_smooth() можно использовать для добавления линии регрессии на график ggplot. Разница в том, что stat_smooth() вычисляет линию регрессии отдельно от основного графика. Вот пример:

library(ggplot2)
# Create a scatter plot and add a regression line
ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length)) +
  geom_point() +
  stat_smooth(method = "lm")

1. Использование функции lm():
   Если вам нужен больший контроль над моделью регрессии, вы можете использовать функцию lm(), чтобы подогнать модель линейной регрессии, а затем построить линию регрессии с помощью geom_line().. Вот пример:

library(ggplot2)
# Fit a linear regression model
model <- lm(Petal.Length ~ Sepal.Length, data = iris)
# Create a scatter plot with the regression line
ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length)) +
  geom_point() +
  geom_line(data = data.frame(Sepal.Length = iris$Sepal.Length, 
                              Petal.Length = predict(model, newdata = iris)),
            color = "red")

В этой статье мы рассмотрели несколько методов добавления линий регрессии к визуализациям ggplot в R. От удобной функции geom_smooth() до гибкой подгонки моделей с помощью lm() и построения графиков с помощью geom_line() — теперь у вас есть ряд опций для включения линий регрессии в ваши графики. Поэкспериментируйте с этими методами, чтобы улучшить визуализацию данных и получить более глубокое понимание взаимосвязей между переменными.