Dodaj równanie linii regresji i R ^ 2 na wykresie

Zastanawiam się, jak dodać równanie linii regresji i R ^ 2 na ggplot. Mój kod to:

library(ggplot2)

df <- data.frame(x = c(1:100))
df$y <- 2 + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40)
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
            geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, color="black", formula = y ~ x) +
            geom_point()
p

Jakakolwiek pomoc będzie doceniona.

Oto jedno rozwiązanie

# GET EQUATION AND R-SQUARED AS STRING
# SOURCE: https://groups.google.com/forum/#!topic/ggplot2/1TgH-kG5XMA

lm_eqn <- function(df){
    m <- lm(y ~ x, df);
    eq <- substitute(italic(y) == a + b %.% italic(x)*","~~italic(r)^2~"="~r2, 
         list(a = format(unname(coef(m)[1]), digits = 2),
              b = format(unname(coef(m)[2]), digits = 2),
             r2 = format(summary(m)$r.squared, digits = 3)))
    as.character(as.expression(eq));
}

p1 <- p + geom_text(x = 25, y = 300, label = lm_eqn(df), parse = TRUE)

EDYTOWAĆ. Zrozumiałem źródło, z którego wybrałem ten kod. Oto link do oryginalnego postu w grupach google ggplot2

stat_poly_eq()W swoim pakiecie umieściłem statystyki , ggpmiscktóre pozwalają na tę odpowiedź:

library(ggplot2)
library(ggpmisc)
df <- data.frame(x = c(1:100))
df$y <- 2 + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40)
my.formula <- y ~ x
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
   geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, color="black", formula = my.formula) +
   stat_poly_eq(formula = my.formula, 
                aes(label = paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "~~~")), 
                parse = TRUE) +         
   geom_point()
p

Ta statystyka działa z dowolnym wielomianem bez brakujących terminów i, mam nadzieję, ma wystarczającą elastyczność, aby być ogólnie użytecznym. Etykiety R ^ 2 lub dostosowane R ^ 2 mogą być używane z dowolną formułą modelu wyposażoną w lm (). Będąc statystyką ggplot, zachowuje się zgodnie z oczekiwaniami zarówno w przypadku grup, jak i aspektów.

Pakiet „ggpmisc” jest dostępny za pośrednictwem CRAN.

Wersja 0.2.6 została właśnie zaakceptowana do CRAN.

Adresuje komentarze @shabbychef i @ MYaseen208.

@ MYaseen208 pokazuje, jak dodać kapelusz .

library(ggplot2)
library(ggpmisc)
df <- data.frame(x = c(1:100))
df$y <- 2 + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40)
my.formula <- y ~ x
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
   geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, color="black", formula = my.formula) +
   stat_poly_eq(formula = my.formula,
                eq.with.lhs = "italic(hat(y))~`=`~",
                aes(label = paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "~~~")), 
                parse = TRUE) +         
   geom_point()
p

@shabbychef Teraz można dopasować zmienne w równaniu do zmiennych używanych dla etykiet osi. Zastąpić X powiedzmy z Z i Y, z h można by wykorzystać:

p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
   geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, color="black", formula = my.formula) +
   stat_poly_eq(formula = my.formula,
                eq.with.lhs = "italic(h)~`=`~",
                eq.x.rhs = "~italic(z)",
                aes(label = ..eq.label..), 
                parse = TRUE) + 
   labs(x = expression(italic(z)), y = expression(italic(h))) +          
   geom_point()
p

Będąc tymi normalnymi wyrażeniami R, pisma greckie mogą być teraz używane zarówno w lewej, jak i prawej stronie równania.

[2017-03-08] @elarry Edytuj, aby dokładniej odpowiedzieć na oryginalne pytanie, pokazując, jak dodać przecinek między etykietami równania i R2.

p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
  geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, color="black", formula = my.formula) +
  stat_poly_eq(formula = my.formula,
               eq.with.lhs = "italic(hat(y))~`=`~",
               aes(label = paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "*plain(\",\")~")), 
               parse = TRUE) +         
  geom_point()
p

[2019-10-20] @ helen.h Podam poniżej przykłady użycia stat_poly_eq()z grupowaniem.

library(ggpmisc)
df <- data.frame(x = c(1:100))
df$y <- 20 * c(0, 1) + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40)
df$group <- factor(rep(c("A", "B"), 50))
my.formula <- y ~ x
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y, colour = group)) +
  geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, formula = my.formula) +
  stat_poly_eq(formula = my.formula, 
               aes(label = paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "~~~")), 
               parse = TRUE) +         
  geom_point()
p

p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y, linetype = group)) +
  geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, formula = my.formula) +
  stat_poly_eq(formula = my.formula, 
               aes(label = paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "~~~")), 
               parse = TRUE) +         
  geom_point()
p

[2020-01-21] @Herman Na pierwszy rzut oka może to być nieco sprzeczne z intuicją, ale aby uzyskać jedno równanie podczas korzystania z grupowania, należy postępować zgodnie z gramatyką grafiki. Ogranicz mapowanie, które tworzy grupowanie do poszczególnych warstw (pokazane poniżej), lub zachowaj domyślne mapowanie i zastąp je stałą wartością w warstwie, w której nie chcesz grupowania (np colour = "black".).

Kontynuując z poprzedniego przykładu.

p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
  geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, formula = my.formula) +
  stat_poly_eq(formula = my.formula, 
               aes(label = paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "~~~")), 
               parse = TRUE) +         
  geom_point(aes(colour = group))
p

[2020-01-22] Dla kompletności przykład z aspektami, pokazujący, że również w tym przypadku oczekiwania gramatyki grafiki są spełnione.

library(ggpmisc)
df <- data.frame(x = c(1:100))
df$y <- 20 * c(0, 1) + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40)
df$group <- factor(rep(c("A", "B"), 50))
my.formula <- y ~ x

p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
  geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, formula = my.formula) +
  stat_poly_eq(formula = my.formula, 
               aes(label = paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "~~~")), 
               parse = TRUE) +         
  geom_point() +
  facet_wrap(~group)
p

Zmieniłem kilka wierszy źródła stat_smoothi powiązanych funkcji, aby utworzyć nową funkcję, która dodaje równanie dopasowania i wartość R do kwadratu. Działa to również na wykresach aspektów!

library(devtools)
source_gist("524eade46135f6348140")
df = data.frame(x = c(1:100))
df$y = 2 + 5 * df$x + rnorm(100, sd = 40)
df$class = rep(1:2,50)
ggplot(data = df, aes(x = x, y = y, label=y)) +
  stat_smooth_func(geom="text",method="lm",hjust=0,parse=TRUE) +
  geom_smooth(method="lm",se=FALSE) +
  geom_point() + facet_wrap(~class)

Użyłem kodu w odpowiedzi @ Ramnatha, aby sformatować równanie. Ta stat_smooth_funcfunkcja nie jest bardzo niezawodna, ale nie powinno być trudno się nią bawić.

https://gist.github.com/kdauria/524eade46135f6348140 . Spróbuj zaktualizować, ggplot2jeśli pojawi się błąd.

Zmodyfikowałem post Ramnatha na a) uczynić bardziej ogólnym, więc akceptuje model liniowy jako parametr, a nie ramkę danych, i b) wyświetla odpowiednio negatywy.

lm_eqn = function(m) {

  l <- list(a = format(coef(m)[1], digits = 2),
      b = format(abs(coef(m)[2]), digits = 2),
      r2 = format(summary(m)$r.squared, digits = 3));

  if (coef(m)[2] >= 0)  {
    eq <- substitute(italic(y) == a + b %.% italic(x)*","~~italic(r)^2~"="~r2,l)
  } else {
    eq <- substitute(italic(y) == a - b %.% italic(x)*","~~italic(r)^2~"="~r2,l)    
  }

  as.character(as.expression(eq));                 
}

Użycie zmieni się na:

p1 = p + geom_text(aes(x = 25, y = 300, label = lm_eqn(lm(y ~ x, df))), parse = TRUE)

naprawdę kocham rozwiązanie @Ramnath. Aby umożliwić użycie w celu dostosowania formuły regresji (zamiast ustalonej jako y i x jako dosłowne nazwy zmiennych) i dodania wartości p również do wydruku (jak skomentował @Jerry T), oto mod:

lm_eqn <- function(df, y, x){
    formula = as.formula(sprintf('%s ~ %s', y, x))
    m <- lm(formula, data=df);
    # formating the values into a summary string to print out
    # ~ give some space, but equal size and comma need to be quoted
    eq <- substitute(italic(target) == a + b %.% italic(input)*","~~italic(r)^2~"="~r2*","~~p~"="~italic(pvalue), 
         list(target = y,
              input = x,
              a = format(as.vector(coef(m)[1]), digits = 2), 
              b = format(as.vector(coef(m)[2]), digits = 2), 
             r2 = format(summary(m)$r.squared, digits = 3),
             # getting the pvalue is painful
             pvalue = format(summary(m)$coefficients[2,'Pr(>|t|)'], digits=1)
            )
          )
    as.character(as.expression(eq));                 
}

geom_point() +
  ggrepel::geom_text_repel(label=rownames(mtcars)) +
  geom_text(x=3,y=300,label=lm_eqn(mtcars, 'hp','wt'),color='red',parse=T) +
  geom_smooth(method='lm')

Niestety nie działa to z facet_wrap ani facet_grid.

Za pomocą ggpubr :

library(ggpubr)

# reproducible data
set.seed(1)
df <- data.frame(x = c(1:100))
df$y <- 2 + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40)

# By default showing Pearson R
ggscatter(df, x = "x", y = "y", add = "reg.line") +
  stat_cor(label.y = 300) +
  stat_regline_equation(label.y = 280)

# Use R2 instead of R
ggscatter(df, x = "x", y = "y", add = "reg.line") +
  stat_cor(label.y = 300, 
           aes(label = paste(..rr.label.., ..p.label.., sep = "~`,`~"))) +
  stat_regline_equation(label.y = 280)

## compare R2 with accepted answer
# m <- lm(y ~ x, df)
# round(summary(m)$r.squared, 2)
# [1] 0.85

Oto najprostszy kod dla każdego

Uwaga: Pokazuje Rho Pearsona, a nie R ^ 2.

library(ggplot2)
library(ggpubr)

df <- data.frame(x = c(1:100)
df$y <- 2 + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40)
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
        geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, color="black", formula = y ~ x) +
        geom_point()+
        stat_cor(label.y = 35)+ #this means at 35th unit in the y axis, the r squared and p value will be shown
        stat_regline_equation(label.y = 30) #this means at 30th unit regresion line equation will be shown

p

Zainspirowany stylem równania podanym w tej odpowiedzi , bardziej ogólne podejście (więcej niż jeden predyktor + wyjście lateksu jako opcja) może być:

print_equation= function(model, latex= FALSE, ...){
    dots <- list(...)
    cc= model$coefficients
    var_sign= as.character(sign(cc[-1]))%>%gsub("1","",.)%>%gsub("-"," - ",.)
    var_sign[var_sign==""]= ' + '

    f_args_abs= f_args= dots
    f_args$x= cc
    f_args_abs$x= abs(cc)
    cc_= do.call(format, args= f_args)
    cc_abs= do.call(format, args= f_args_abs)
    pred_vars=
        cc_abs%>%
        paste(., x_vars, sep= star)%>%
        paste(var_sign,.)%>%paste(., collapse= "")

    if(latex){
        star= " \\cdot "
        y_var= strsplit(as.character(model$call$formula), "~")[[2]]%>%
            paste0("\\hat{",.,"_{i}}")
        x_vars= names(cc_)[-1]%>%paste0(.,"_{i}")
    }else{
        star= " * "
        y_var= strsplit(as.character(model$call$formula), "~")[[2]]        
        x_vars= names(cc_)[-1]
    }

    equ= paste(y_var,"=",cc_[1],pred_vars)
    if(latex){
        equ= paste0(equ," + \\hat{\\varepsilon_{i}} \\quad where \\quad \\varepsilon \\sim \\mathcal{N}(0,",
                    summary(MetamodelKdifEryth)$sigma,")")%>%paste0("$",.,"$")
    }
    cat(equ)
}

modelArgumentem oczekuje lmcel, latexargument jest logiczna, aby poprosić o charakterze prostego równania lub lateksu sformatowany, a ...argumentem przekazać swoje wartości do formatfunkcji.

Dodałem również opcję wyświetlania go jako lateksu, abyś mógł użyć tej funkcji w rmarkdown jak poniżej:

```{r echo=FALSE, results='asis'}
print_equation(model = lm_mod, latex = TRUE)
```

Teraz go używam:

df <- data.frame(x = c(1:100))
df$y <- 2 + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40)
df$z <- 8 + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40)
lm_mod= lm(y~x+z, data = df)

print_equation(model = lm_mod, latex = FALSE)

Ten kod daje: y = 11.3382963933174 + 2.5893419 * x + 0.1002227 * z

A jeśli poprosimy o równanie lateksowe, zaokrąglając parametry do 3 cyfr:

print_equation(model = lm_mod, latex = TRUE, digits= 3)

Daje to:

Mam wątpliwości, jak umieścić znamienne statystyki t.test dla bhety w równaniu, używając ggpmisc::stat_poly_eq()?

dawny: expression(hat(Y)== 0000*"**"+0000*"x"*"*"-0000*"x"^2*"**"~~~~"R"^2*":"~~0.000)