回帰直線方程式とR ^ 2をグラフに追加

に回帰直線方程式とR ^ 2を追加する方法を知りたいggplotです。私のコードは：

library(ggplot2)

df <- data.frame(x = c(1:100))
df$y <- 2 + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40)
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
            geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, color="black", formula = y ~ x) +
            geom_point()
p

どんな助けも高く評価されます。

ここに1つの解決策があります

# GET EQUATION AND R-SQUARED AS STRING
# SOURCE: https://groups.google.com/forum/#!topic/ggplot2/1TgH-kG5XMA

lm_eqn <- function(df){
    m <- lm(y ~ x, df);
    eq <- substitute(italic(y) == a + b %.% italic(x)*","~~italic(r)^2~"="~r2, 
         list(a = format(unname(coef(m)[1]), digits = 2),
              b = format(unname(coef(m)[2]), digits = 2),
             r2 = format(summary(m)$r.squared, digits = 3)))
    as.character(as.expression(eq));
}

p1 <- p + geom_text(x = 25, y = 300, label = lm_eqn(df), parse = TRUE)

編集。このコードを選んだ場所からソースを見つけました。これはggplot2 google groupsの元の投稿へのリンクです

この回答を可能にする統計stat_poly_eq()をパッケージに含めましたggpmisc：

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

この統計は、欠落項のない任意の多項式で機能し、うまくいけば、一般的に役立つのに十分な柔軟性があります。R ^ 2または調整されたR ^ 2ラベルは、lm（）を備えた任意のモデル式で使用できます。ggplot統計であるため、グループとファセットの両方で期待どおりに動作します。

「ggpmisc」パッケージはCRANから入手できます。

バージョン0.2.6がCRANに受け入れられました。

@shabbychefと@ MYaseen208のコメントを扱います。

@ MYaseen208これは帽子を追加する方法を示しています。

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これで、式の変数を軸ラベルに使用される変数と一致させることができます。xをたとえばzに、yをhに置き換えるには、次のようにします。

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

これらの通常のR解析式であるギリシャ文字は、方程式のlhsとrhsの両方で使用できるようになりました。

[2017-03-08] @elarry編集して元の質問に正確に対応し、方程式ラベルとR2ラベルの間にコンマを追加する方法を示します。

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 stat_poly_eq()グループ化での使用例を以下に示します。

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] @Herman一見すると少し直感に反するかもしれませんが、グループ化を使用するときに単一の方程式を取得するには、グラフィックの文法に従う必要があります。グループ化を作成するマッピングを個々のレイヤー（以下を参照）に制限するか、デフォルトのマッピングを保持して、グループ化を望まないレイヤー（例：）の定数値でオーバーライドしますcolour = "black"。

前の例から続けます。

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]完全を期すために、ファセットの例を示します。この場合も、グラフィックの文法の期待が満たされていることを示しています。

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

ソースstat_smoothと関連する関数の数行を変更して、フィット方程式とR二乗値を追加する新しい関数を作成しました。これはファセットプロットでも機能します。

library(devtools)
source_gist("524eade46135f6348140")
df = data.frame(x = c(1:100))
df$y = 2 + 5 * df$x + rnorm(100, sd = 40)
df$class = rep(1:2,50)
ggplot(data = df, aes(x = x, y = y, label=y)) +
  stat_smooth_func(geom="text",method="lm",hjust=0,parse=TRUE) +
  geom_smooth(method="lm",se=FALSE) +
  geom_point() + facet_wrap(~class)

@Ramnathの回答のコードを使用して、方程式をフォーマットしました。このstat_smooth_func関数はそれほど堅牢ではありませんが、操作するのは難しくありません。

https://gist.github.com/kdauria/524eade46135f6348140。ggplot2エラーが発生した場合は、更新してみてください。

Ramnathの投稿をa）より一般的にするように変更しました。データフレームではなく線形モデルをパラメーターとして受け入れ、b）ネガをより適切に表示します。

lm_eqn = function(m) {

  l <- list(a = format(coef(m)[1], digits = 2),
      b = format(abs(coef(m)[2]), digits = 2),
      r2 = format(summary(m)$r.squared, digits = 3));

  if (coef(m)[2] >= 0)  {
    eq <- substitute(italic(y) == a + b %.% italic(x)*","~~italic(r)^2~"="~r2,l)
  } else {
    eq <- substitute(italic(y) == a - b %.% italic(x)*","~~italic(r)^2~"="~r2,l)    
  }

  as.character(as.expression(eq));                 
}

使用法は次のように変わります。

p1 = p + geom_text(aes(x = 25, y = 300, label = lm_eqn(lm(y ~ x, df))), parse = TRUE)

@Ramnathソリューションが本当に大好きです。（リテラル変数名としてyおよびxとして固定する代わりに）回帰式をカスタマイズし、（@ Jerry Tがコメントしたように）p値も印刷に追加できるようにするには、次のmodを使用します。

lm_eqn <- function(df, y, x){
    formula = as.formula(sprintf('%s ~ %s', y, x))
    m <- lm(formula, data=df);
    # formating the values into a summary string to print out
    # ~ give some space, but equal size and comma need to be quoted
    eq <- substitute(italic(target) == a + b %.% italic(input)*","~~italic(r)^2~"="~r2*","~~p~"="~italic(pvalue), 
         list(target = y,
              input = x,
              a = format(as.vector(coef(m)[1]), digits = 2), 
              b = format(as.vector(coef(m)[2]), digits = 2), 
             r2 = format(summary(m)$r.squared, digits = 3),
             # getting the pvalue is painful
             pvalue = format(summary(m)$coefficients[2,'Pr(>|t|)'], digits=1)
            )
          )
    as.character(as.expression(eq));                 
}

geom_point() +
  ggrepel::geom_text_repel(label=rownames(mtcars)) +
  geom_text(x=3,y=300,label=lm_eqn(mtcars, 'hp','wt'),color='red',parse=T) +
  geom_smooth(method='lm')

残念ながら、これはfacet_wrapまたはfacet_gridでは機能しません。

ggpubrの使用：

library(ggpubr)

# reproducible data
set.seed(1)
df <- data.frame(x = c(1:100))
df$y <- 2 + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40)

# By default showing Pearson R
ggscatter(df, x = "x", y = "y", add = "reg.line") +
  stat_cor(label.y = 300) +
  stat_regline_equation(label.y = 280)

# Use R2 instead of R
ggscatter(df, x = "x", y = "y", add = "reg.line") +
  stat_cor(label.y = 300, 
           aes(label = paste(..rr.label.., ..p.label.., sep = "~`,`~"))) +
  stat_regline_equation(label.y = 280)

## compare R2 with accepted answer
# m <- lm(y ~ x, df)
# round(summary(m)$r.squared, 2)
# [1] 0.85

誰にとっても最も単純なコードは次のとおりです

注：R ^ 2 ではなく、ピアソンのローを表示しています。

library(ggplot2)
library(ggpubr)

df <- data.frame(x = c(1:100)
df$y <- 2 + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40)
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
        geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, color="black", formula = y ~ x) +
        geom_point()+
        stat_cor(label.y = 35)+ #this means at 35th unit in the y axis, the r squared and p value will be shown
        stat_regline_equation(label.y = 30) #this means at 30th unit regresion line equation will be shown

p

この回答で提供されている方程式スタイルに触発されて、より一般的なアプローチ（複数の予測子+オプションとしてのlatex出力）は次のようになります。

print_equation= function(model, latex= FALSE, ...){
    dots <- list(...)
    cc= model$coefficients
    var_sign= as.character(sign(cc[-1]))%>%gsub("1","",.)%>%gsub("-"," - ",.)
    var_sign[var_sign==""]= ' + '

    f_args_abs= f_args= dots
    f_args$x= cc
    f_args_abs$x= abs(cc)
    cc_= do.call(format, args= f_args)
    cc_abs= do.call(format, args= f_args_abs)
    pred_vars=
        cc_abs%>%
        paste(., x_vars, sep= star)%>%
        paste(var_sign,.)%>%paste(., collapse= "")

    if(latex){
        star= " \\cdot "
        y_var= strsplit(as.character(model$call$formula), "~")[[2]]%>%
            paste0("\\hat{",.,"_{i}}")
        x_vars= names(cc_)[-1]%>%paste0(.,"_{i}")
    }else{
        star= " * "
        y_var= strsplit(as.character(model$call$formula), "~")[[2]]        
        x_vars= names(cc_)[-1]
    }

    equ= paste(y_var,"=",cc_[1],pred_vars)
    if(latex){
        equ= paste0(equ," + \\hat{\\varepsilon_{i}} \\quad where \\quad \\varepsilon \\sim \\mathcal{N}(0,",
                    summary(MetamodelKdifEryth)$sigma,")")%>%paste0("$",.,"$")
    }
    cat(equ)
}

model引数が期待しlmたオブジェクトを、latex引数が単純な文字またはラテックスフォーマットさ方程式を求めるためのブール値で、...引数がにその値を渡すformat機能。

この関数を次のようにrmarkdownで使用できるように、latexとして出力するオプションも追加しました。

```{r echo=FALSE, results='asis'}
print_equation(model = lm_mod, latex = TRUE)
```

今それを使用しています：

df <- data.frame(x = c(1:100))
df$y <- 2 + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40)
df$z <- 8 + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40)
lm_mod= lm(y~x+z, data = df)

print_equation(model = lm_mod, latex = FALSE)

このコードは、 y = 11.3382963933174 + 2.5893419 * x + 0.1002227 * z

そして、ラテックス方程式を求める場合、パラメーターを3桁に丸めます。

print_equation(model = lm_mod, latex = TRUE, digits= 3)

これにより、

私は疑問を持っています、どのように使用してベタのt.testの有意な統計を方程式に入れggpmisc::stat_poly_eq()ますか？

例： expression(hat(Y)== 0000*"**"+0000*"x"*"*"-0000*"x"^2*"**"~~~~"R"^2*":"~~0.000)