本介绍如何使用R 可视化库 ggplot2 画拟合的线性回归模型。
# ggplot(data,aes(x, y)) +
# geom_point() +
# geom_smooth(method='lm')
语法基本格式，其中还包括一些参数后面示例会涉及。
下面通过几个示例进行说明。
#create dataset
data <- data.frame(y=c(6, 7, 7, 9, 12, 13, 13, 15, 16, 19, 22, 23, 23, 25, 26),
x=c(1, 2, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 6, 8, 9, 9, 11, 12, 12))
#fit linear regression model to dataset and view model summary
model <- lm(y~x, data=data)
summary(model)
library(ggplot2)
ggplot(data, mapping = aes(x, y)) + geom_point() +
geom_smooth(mothod="lm", se=FALSE )
se=FALSE 表示不显示置信区间，默认显示。
下面示例增加了一些主题样式：
#create regression plot with customized style
ggplot(data,aes(x, y)) +
geom_point() +
geom_smooth(method='lm', se=FALSE, color='turquoise4') +
theme_minimal() +
labs(x='X Values', y='Y Values', title='Linear Regression Plot') +
theme(plot.title = element_text(hjust=0.5, size=20, face='bold'))
mpg 是ggplot2包提供38种流行品牌汽车燃油消耗数据.
hwy ：highway miles per gallon (每加仑英里数)
drv : the type of drive train, where f=front-wheel drive, r=rear wheel drive, 4=4wd
displ : engine displacement, in litres(发动机排量，以升为单位)
class : “type” of car (汽车类型)
我们还可以在geom_smooth中增加过滤条件：
ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = displ, y = hwy)) +
geom_point(mapping = aes(color = class)) +
geom_smooth(data = filter(mpg, class == "subcompact"),se = FALSE )
每种类型的点使用不同颜色。
下面示例对比不同驱动类型的趋势拟合情况，使用facet_wrap可以一次性画多个图进行对比：
ggplot(data = mpg) +
geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy)) +
geom_smooth(mapping = aes(x = displ, y = hwy, color=drv)) +
facet_wrap(~ drv, nrow = 1)
