r ggplot 回归线 - R 编程语言

介绍：

在统计学术语中，**回归分析（regression analysis）**是研究两个或多个变量之间相互依存的定量关系的一种统计分析方法。主要用于预测、分析两个或多个变量之间的关系以及研究变量的分布。

R 是一个免费的、功能强大的开源软件，我们可以用它来进行基础统计分析和建立模型等操作。它还是一个可视化编程语言，其中一个很强大的可视化工具包是 ggplot2，通过它我们可以创建各种独特的图形来探索数据。

其中，ggplot中的回归线对于数据分析是不可或缺的一部分。

在ggplot2中，我们可以用geom_smooth（）函数来添加回归线。

代码实现：

# 加载ggplot2
library(ggplot2)

# 创建数据集并绘图
ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) +
  geom_point() +            # 添加散点图
  geom_smooth(method = "lm",    # 添加回归线
              se = FALSE,      # 隐藏表示误差的阴影区域
              fullrange = TRUE, # 添加完整的回归线
              color = "red")    # 更改回归线的颜色

代码解析：

• 首先我们加载了 ggplot2 库；
• 然后我们使用mtcars数据集创建了一个图形，其中wt列代表了车重，mpg列代表了油耗；
• 我们用geom_point（）函数添加散点图；
• 我们用geom_smooth（）函数添加了回归线，其中method参数设置为“lm”，表示使用线性回归，如果我们想使用其他回归方法，我们可以将method参数设置为“loess”，“glm”等；
• 我们用se参数隐藏阴影，fullrange参数添加完整的回归线，color参数更改回归线的颜色；

示例图像：

结论：

通过ggplot2中的geom_smooth（）函数，我们可以轻松添加回归线，并进一步分析数据特征。它为我们提供了一种以图形方式展示回归分析结果的简单方法。

注意： 在进行数据可视化时，请始终谨慎对待结果。了解数据集的背景和可能的限制是必要的。