【统计建模与R软件】第二章 R软件的使用上机练习5 R语言作图线性回归多图绘制线条格式箭头文字图例

原创

于 2021-07-04 19:38:02 发布 · 1.9k 阅读

15 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#r语言

这篇博客通过R语言进行了统计建模的上机练习，包括数据读取、绘制多元图形（如线性回归、多图组合、散点图等）、设置图形参数，以及在图上添加箭头、文字和图例。内容涵盖了从简单的数据导入到复杂的图形定制，例如在同一个图中同时显示sin(x)和cos(x)函数，并添加注释。此外，还展示了如何进行QQ图、直方图、Boxplot的绘制，以及性别频数条形图和体重对身高的回归分析。

上机练习及解析

1）数据的读取

数据：

weight height
4.17 1.75
5.58 1.8
5.18 1.65
6.11 1.9
4.5 1.74
4.61 1.91
5.17 1.75
4.53 1.8
5.33 1.65
5.14 1.9
4.81 1.74
4.17 1.91
4.41 1.75
3.59 1.8
5.87 1.65
3.83 1.9
6.03 1.74
4.89 1.91
4.32 1.75
4.69 1.8

代码：

# T1.1
d = read.table("HW.txt",header=T)

2）绘图它们的回归曲线，并预测在weight 等于6.85时身高等于多少？

# T2.1 画图
model = lm(d$height~d$weight)
plot(d$weight,d$height,xlab="weight",ylab="height")
abline(model) # 加上回归的线

# T2.2 预测
# 踩坑警告：变量必须从data.frame里面分离出来！
# 否则predict结果会有length(你的data.frame)那么多个数！

# 1.变量分离
x = d$weight
y = d$height
# 2.重新建模、预测
model = lm(y~x)
predict(model,newdata=data.frame(x=6.85))
# 这样最终就只有一个结果

结果：