用R语言绘制回归直线和回归方程,添加残差等信息
在统计分析中,回归分析是一种常用的方法,用于研究自变量与因变量之间的关系。在回归分析中,我们可以通过拟合回归直线来描述两个变量之间的线性关系,并通过回归方程来计算变量之间的关系。本文将介绍如何使用R语言绘制回归直线和回归方程,并添加残差等信息。
首先,我们需要准备一组自变量和因变量的数据。假设我们有以下数据:
# 自变量
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
# 因变量
y <- c(2, 3, 4, 5, 6)
接下来,我们可以使用lm()函数来进行线性回归分析,并提取回归方程的系数和截距:
# 执行线性回归分析
model <- lm(y ~ x)
# 提取回归方程的系数和截距
coef <- coef(model)
intercept <- coef[1]
slope <- coef[2]
现在,我们可以绘制散点图和回归直线。使用plot()函数绘制散点图,使用abline()函数绘制回归直线:
# 绘制散点图
plot(x, y)
# 绘制回归直线
abline(model, col = "red")
通过以上代码,我们可以得到一张包含散点图和回归直线的图像,其中回归直线以红色显示。
接下来,我们可以将回归方程添加到图像中。使用text()函数在图像中添加文本信息:
本文介绍了如何使用R语言进行回归分析,包括绘制回归直线,添加回归方程,以及展示残差信息。通过lm()函数进行线性回归,plot()和abline()绘制散点图和直线,text()添加方程,resid()计算残差,segments()展示残差线段。
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