residuos - regresion lineal simple rpubs

Agregar la ecuación de línea de regresión y R2 en el gráfico

Question

Me pregunto cómo agregar la ecuación de línea de regresión y R ^ 2 en ggplot . Mi código es

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

Cualquier ayuda será muy apreciada.

Answer 1

Aquí hay una solución

# GET EQUATION AND R-SQUARED AS STRING
# SOURCE: http://goo.gl/K4yh

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

EDITAR. Calculé la fuente desde donde elegí este código. Aquí está el link a la publicación original en los grupos de ggplot2 google

Answer 2

Cambié algunas líneas de la fuente de stat_smooth y funciones relacionadas para crear una nueva función que agrega la ecuación de ajuste y el valor de R cuadrado. ¡Esto también funcionará en los diagramas de facetas!

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)

Usé el código en la respuesta de @Ramnath para formatear la ecuación. La función stat_smooth_func no es muy robusta, pero no debería ser difícil jugar con ella.

https://gist.github.com/kdauria/524eade46135f6348140 . Intenta actualizar ggplot2 si obtienes un error.

Answer 3

Modifiqué la publicación de Ramnath para que a) sea más genérica, por lo que acepta un modelo lineal como parámetro en lugar de marco de datos yb) muestra los aspectos negativos de manera más adecuada.

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));                 
}

El uso cambiaría a:

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

Answer 4

stat_poly_eq() una estadística stat_poly_eq() en mi paquete ggpmisc que permite esta respuesta:

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

Esta estadística funciona con cualquier polinomio sin términos faltantes, y con suerte tiene suficiente flexibilidad para ser útil en general. Las etiquetas R ^ 2 o R ^ 2 ajustadas se pueden usar con cualquier fórmula modelo equipada con lm (). Al ser una estadística de ggplot, se comporta como se esperaba tanto con grupos como con facetas.

El paquete ''ggpmisc'' está disponible a través de CRAN.

La versión 0.2.6 acaba de ser aceptada por CRAN.

Aborda los comentarios de @shabbychef y @ MYaseen208.

@ MYaseen208 esto muestra cómo agregar un sombrero .

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 Ahora es posible hacer coincidir las variables en la ecuación con las usadas para las etiquetas de eje. Para reemplazar la x con decir z e y con h uno usaría:

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

Siendo estas expresiones R analizadas normales, las letras griegas ahora también se pueden usar tanto en lhs como en rhs de la ecuación.

[2017-03-08] @elarry Editar para abordar con mayor precisión la pregunta original, que muestra cómo agregar una coma entre las etiquetas de ecuación y 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