R语言实战之如何绘制线性回归图表（附详细代码解释，小白也可看懂~）

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VIP免费原创最新推荐文章于 2026-06-04 11:07:02 发布 6.2k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

R语言绘制线性回归图 线性回归图以二维坐标系展示两个变量关系。数据点代表实际观测值，核心是线性回归线。此线通过统计方法确定，与数据点距离平方和最小。它反映变量间线性趋势，斜率正负决定相关方向。可用于预测因变量值，也能进行推断统计。在数据分析、科学研究和实际应用中广泛使用，帮助人们理解变量关系、做出决策。阅读详情

R语言实战之如何绘制线性回归图表

线性回归是统计学中最简单的模型之一，此章节主要讲述如何利用R语言来绘制线性图表，尽可能用最简单的语句写出所需的图表，适合帮助没有R语言编程基础的同学写出好看的论文~

下面展示一个依剂量对比药物A和药物B的响应情况的例子。

pdf("drug analyse.png")
#将之后数据生成的图表保存为当前工作路径下的名为drug analyse的png格式图片

dose <- c(20,30,40,45,60)
drugA <- c(16,20,27,40,60)
drugB <- c(15,18,25,31,40)
#输入一些所需数据，也可直接自行导入数据包

mypar <- par(no.readonly = TRUE)
#生成一个可以执行之后可修改操作的图形参数列表

par(lwd = 2, cex = 1.5, font.lab = 2)
#设置线宽，绘图符号缩放程度，字体大小

plot(dose, drugA, type = "b", pch = 15, lty = 1, col = "red", 
     ylim = c(0,60), main = "Drug A vs drug B", 
     xlab = "Drug Dosage",ylab = "Drug Reponse")
#绘制dose与drugA的线性关系，type等于b的意思是同时绘制点和线，之后设置绘制符号的种类，线条种类，线条颜色，y的范围，标题，x标签，y标签

lines(dose, drugB, type = "b",pch = 17, lty = 2, col = "blue")
#在上述图像上增加一条dose与drugB的线性关系图，其余同上

abline(h=c(30),lwd = 1.5, lty = 2, col = "grey")
#增加一条在纵轴30位置的灰色刻度线

library(Hmisc)
minor.tick(nx = 3, ny = 3, tick.ratio = 0.5)
#增加次要刻度线

legend("topleft", inset = 0.05, title = "Dr