是的,ggplot2包中的geom_smooth()函数可以绘制从调用lm()得到的线性模型中推断出的直线。geom_smooth()函数可以根据数据集中的变量关系自动拟合出适当的模型,并在图表中显示出来。对于线性模型,geom_smooth()函数默认使用的方法是最小二乘法(OLS),可以通过指定method参数来选择其他方法,如广义线性模型(glm)、局部加权回归(loess)等。此外,还可以通过指定se参数来显示置信区间。以下是一个示例代码:
library(ggplot2)
# 创建数据集
data <- data.frame(x = 1:10, y = c(3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21))
# 调用lm()函数拟合线性模型
model <- lm(y ~ x, data = data)
# 使用ggplot2绘制散点图,并添加线性模型拟合线
ggplot(data, aes(x = x, y = y)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, formula = y ~ x, color = "red") +
labs(title = "Linear Regression", x = "x", y = "y")
这段代码会生成一个散点图,并在图中添加了从线性模型中推断出的直线。你可以根据实际情况调整数据集和其他参数来满足你的需求。
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