Я включив статистику stat_poly_eq()
в свій пакет, ggpmisc
який дозволяє відповісти:
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

Ця статистика працює з будь-яким поліном без пропущених термінів, і, сподіваємось, має достатню гнучкість, щоб бути загалом корисною. Мітки R ^ 2 або відрегульовані R ^ 2 можуть використовуватися з будь-якою формулою моделі, забезпеченою lm (). Будучи статистикою ggplot, вона поводиться так, як і очікувалося, як з групами, так і з аспектами.
Пакет 'ggpmisc' доступний через CRAN.
Версія 0.2.6 щойно була прийнята до CRAN.
Він стосується коментарів @shabbychef та @ MYaseen208.
@ MYaseen208 це показує, як додати шапку .
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 Тепер можна змінити змінні рівняння з тими, що використовуються для осей-міток. Для заміни x на say z і y на h можна використовувати:
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

Будучи цими нормальними виразами R, грецькими літерами, тепер також можна використовувати як в lhs, так і rhs рівняння.
[2017-03-08] @elarry Редагувати, щоб точніше вирішити початкове запитання, показавши, як додати кому між мітками рівняння та 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

[2019-10-20] @ helen.h Я наводжу нижче приклади використання stat_poly_eq()
з групуванням.
library(ggpmisc)
df <- data.frame(x = c(1:100))
df$y <- 20 * c(0, 1) + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40)
df$group <- factor(rep(c("A", "B"), 50))
my.formula <- y ~ x
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y, colour = group)) +
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, formula = my.formula) +
stat_poly_eq(formula = my.formula,
aes(label = paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "~~~")),
parse = TRUE) +
geom_point()
p
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y, linetype = group)) +
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, formula = my.formula) +
stat_poly_eq(formula = my.formula,
aes(label = paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "~~~")),
parse = TRUE) +
geom_point()
p


[2020-01-21] @ Герман На перший погляд це може бути трохи протиінтуїтивно, але для отримання єдиного рівняння при використанні групування потрібно дотримуватися граматики графіки. Або обмежте відображення, яке створює групування, окремими шарами (показано нижче), або збережіть відображення за замовчуванням і замініть його постійним значенням у шарі, де ви не хочете групування (наприклад, colour = "black"
).
Продовжуючи з попереднього прикладу.
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, formula = my.formula) +
stat_poly_eq(formula = my.formula,
aes(label = paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "~~~")),
parse = TRUE) +
geom_point(aes(colour = group))
p

[2020-01-22] Для повноти приклад з гранями, демонструючи, що і в цьому випадку очікування граматики графіки виконані.
library(ggpmisc)
df <- data.frame(x = c(1:100))
df$y <- 20 * c(0, 1) + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40)
df$group <- factor(rep(c("A", "B"), 50))
my.formula <- y ~ x
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, formula = my.formula) +
stat_poly_eq(formula = my.formula,
aes(label = paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "~~~")),
parse = TRUE) +
geom_point() +
facet_wrap(~group)
p

latticeExtra::lmlineq()
.