положение текста для уравнения множественной регрессии на одном графике

Question

Я сгенерировал график из этого вопроса:

построил несколько столбцов на одном графике в R

, которые включают в себя несколько переменных на одном графике вместе с ихлинии регрессии.

У меня также есть уравнение и R2, но я не знаю, как разместить его на графике.

   ddply( d, "variable", function(u) { 
   r <- lm(value ~ Xax, data=u); 
    c(coef(r), r.squared=summary(r)$r.squared) } )

, который также встречается в том же вопросе

Теперь я хочу сгенерировать уравнение регрессии и значение R2 и разместить его на графике для каждой переменной (например, разместить уравнение и R2 слева или справа от каждой линейной линии)

как это можно сделать ??

спасибо

Answer 1

Вот одна возможность, используя @ код Винсента . Он работает с последней версией ggplot2 (v. 0.9) и версией R-forge directlabels (v. 2.5). Я также проверил код с ggplot2 0.8.9 и directlabels 2.4. (Версия directlabels, выпущенная на CRAN, не будет работать с ggplot2 0.9.)

Идея в основном состоит в том, чтобы заменить ваши метки A, B, C, G на уравнения регрессии. Конечно, вы можете хранить последние другим способом, но я думаю, что это существенно усложнит выражение для построения, поэтому давайте сделаем это как можно более простым. Предполагая, что у нас уже есть переменная @ Vincent d,

> head(d)
    Xax variable value
1  0.22        A 0.451
2  0.34        A 0.491
3  0.54        A 0.389
4  0.34        A 0.425
5  0.53        A 0.457
6  0.12        A 0.436

давайте заменим variable метки уравнениями, которые вы вычислили:

library(plyr)
lm.stats <- ddply(d, "variable", 
                  function(u) { 
                    r <- lm(value ~ Xax, data=u)
                    c(coef(r), r.squared=summary(r)$r.squared) 
                  })
my.formatter <- function(x, digits=2) {
  x <- round(x, digits=digits)
  out <- paste(x[1], ifelse(x[2]>0, "+", ""), x[2], "x", sep="")
  out <- paste(out, " (R2=", x[3], ")", sep="")
  return(out)
}
d$variablef <- d$variable
levels(d$variablef) <- apply(lm.stats[2:4], 1, my.formatter)

Маленькая вспомогательная функция, my.formatter, отвечает за сборку различной статистики, которую вы вычислили с помощью ddply. Обратите внимание, что я сделал копию variable на тот случай, если нам понадобится последняя. А вот и сюжетный материал:

p <- ggplot(d, aes(Xax,value, col=variablef)) + 
       geom_point() + 
       stat_smooth(method=lm) 
library(directlabels)
direct.label(p)

Следует отметить, что вы также можете иметь аннотированные кривые с помощью функции labcurve() из пакета Hmisc . Я также могу представить более простые решения, использующие ggplot или решетку, а именно просто написать уравнения регрессии вдоль линий регрессии, с правильной ориентацией и небольшим смещением по оси x, чтобы избежать наложения, но это не обязательно будет очень переносимым, если ваш набор данных происходит изменить.