Фразу «линейная регрессия r коэффициент текстовой метки ggplot» можно интерпретировать как запрос методов в R для выполнения линейной регрессии, отображения текстовых меток коэффициентов и визуализации результатов с помощью ggplot. Вот несколько методов с примерами кода:

Метод 1: использование функции «lm» для линейной регрессии и «geom_text» для маркировки коэффициентов в ggplot.

# Load required libraries
library(ggplot2)
# Generate sample data
x <- 1:10
y <- 2 * x + rnorm(10)
# Perform linear regression
model <- lm(y ~ x)
# Create a data frame with coefficient information
coef_df <- data.frame(
  Variable = names(coef(model)),
  Coefficient = coef(model),
  stringsAsFactors = FALSE
)
# Create a scatter plot with regression line
plot <- ggplot(data.frame(x, y), aes(x, y)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
  labs(x = "X", y = "Y")
# Add coefficient labels
plot <- plot + geom_text(data = coef_df, aes(x = 1, y = seq_along(Coefficient),
                                             label = sprintf("%.2f", Coefficient)), 
                         hjust = 0, vjust = 0)
# Display the plot
print(plot)

Метод 2: использование пакета «broom» для извлечения информации о коэффициентах и ​​«geom_label» для маркировки коэффициентов в ggplot.

# Load required libraries
library(ggplot2)
library(broom)
# Generate sample data
x <- 1:10
y <- 2 * x + rnorm(10)
# Perform linear regression
model <- lm(y ~ x)
# Extract coefficient information
coef_df <- tidy(model)
# Create a scatter plot with regression line
plot <- ggplot(data.frame(x, y), aes(x, y)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
  labs(x = "X", y = "Y")
# Add coefficient labels
plot <- plot + geom_label(data = coef_df, aes(x = 1, y = seq_along(estimate),
                                              label = sprintf("%.2f", estimate)),
                          hjust = 0, vjust = 0)
# Display the plot
print(plot)