我试图弄清楚为什么对于相同的数据和公式，我的lm()估计值与geom_smooth值不同。具体地说，我的分组变量"cat“level 5的斜率在lm()输出中大于0，但在geom_smooth中小于0(因此，该图似乎不能反映汇总表)。请注意，x
浏览 10提问于2017-07-17得票数 1
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我有一条回归线的斜率和截距的R代码。我想要将这个斜率和截取编码到我的代码中，以生成一个如下所示的ggplot： geom_point(aes(color= factor(C)),size=3) +
geom_smooth(method='lm',
浏览 0提问于2017-07-12得票数 2
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我想绘制关联对(Eye1、Hand1、Eye2、Hand2、Eye3、Hand3)和facet/分离组和(1和2)和工作区。在下面的图中，我想要3条相关线(每条代表一个工作区)。
facet_grid(Index~Group)+
geom_text(aes(x=4,y=4,label=paste("r=
浏览 2提问于2022-02-22得票数 0
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我试图在同一坐标平面上绘制不同的简单线性回归估计，以了解不同方法之间的不同之处。但我的问题是在R代码中添加这些行，而不是关于差异行的统计。
这里我使用的是mtcar数据集。我使用mblm和quantreq软件包，给出了不同的回归方程，或者更具体的说，对于不同的简单线性回归估计
浏览 12提问于2022-02-24得票数 0
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我试图在R中计算线性模型的斜率，我已经将我的数据集聚合到o2 <- lm(rate.output ~ treatment*lvl, data = agg_df) |>这将返回(我认为在“估计”之后添加了正确的处理方法和级别)：treatmentpurple:l
浏览 5提问于2022-07-22得票数 0
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我试图用boot函数计算R中估计的斜率的引导分布。我做了一个计算斜率的函数，它的标准误差。现在，我需要生成一个引导分布，然后将这个分布与我的行的斜率附加到一个向量中。，它给出了行和std的斜率。错误 x=data$x[index]
y=
浏览 1提问于2020-03-06得票数 1
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我试图在只有几个时间点的数据上拟合指数衰减函数。我想使用 y = y0*e^(-r*time)来比较数据集和因素之间的r (或最终半衰期)。我知道，如果我想估计置信区间(我这样做)，使用线性拟合代替nls是这个特殊函数[，]的更好的选择。summary(lm(log(y) ~ time, data = x, subset = Factor)) # I need the summary statistics to compare mod
浏览 4提问于2013-10-18得票数 3
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我是R的新手，我正在尝试使用geom_smooth(method=lm)在ggplot中拟合回归线。我碰巧注意到，对于相同的数据集，当轴从线性-线性变为线性-对数和对数-对数时，回归线的斜率会发生变化，以至于y-截距不同，相关性也不真实。parse=TRUE)最后，当我
浏览 6提问于2016-07-26得票数 2
我试图用ggplot绘制时间序列中的多个趋势线(每十年一次)。=y~x,linetype="dashed")
ggsave(outImg,p,width=8,height=5)
浏览 1提问于2018-07-16得票数 6
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通过2d密度图绘制线
、、、
我从10,000个病人样本(TCGA)中获得了大量的基因表达数据，我正在绘制一个预测的表达值(x)和某个基因特征的实际观察值(y)。对于我的下游分析，我需要在图中画一条精确的线，并在线上/线以下的样本中计算不同的参数。无论我如何在数据(geom_smooth(method = 'lm', 'glm', 'gam'
浏览 0提问于2018-07-06得票数 1
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我正在对依赖于体型的生态数据进行回归分析，即体型应该是一个协变量。所以，我有两个分类变量，一个是连续的。此外，两种随机效应(空间块结构，实验单元嵌套在其中-两者都是分类的)。我使用的是lme和lmer，我的模型如下所示(在lmer-syntax中)：dep-var ~ fix
浏览 23提问于2017-12-14得票数 1
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我在R中计算了线性回归：结果是lm(formula = y ~ x + z, data = tb)F-statistic: 322.2 on 2 and 49 DF, p-value: < 2.2e-16
现在我想画出数据和回归线然而，geom_smooth()将具有不
浏览 0提问于2021-06-17得票数 1
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我使用了一个线性模型来获得对我的数据lm()函数的最佳拟合。从文献中我知道，最优拟合是斜率=1和截距= 0的线性回归。我想看看这个方程(y=x)有多适合我的数据？怎样才能找到R^2和p-值？这是我的数据(y =模型，x=测量)
measured<-c(67.39369,28.73695,60.18499,49.32405,166.39318,222.29022,271.83573,241.72
浏览 6提问于2020-10-31得票数 0
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在t-test以外的统计检验中，如何解释成对观测？下面，我将讨论两个例子，其中我试图用混合效应的方法来做到这一点，但是失败了。lmerTest::lmer(response ~ time + (time | ID), data=
浏览 11提问于2021-04-11得票数 1
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应该为线性模型中的其他解释变量添加一个虚拟变量变化系数吗？我以为它只会改变截距，但是非截距项的系数也发生了变化。下面是mtcars数据的示例代码(来源于： )mtcars$am_text <- as.factor(mtcars$am)
fit1 <- lm(mpg ~ am_text + wt, data = mtca
浏览 1提问于2018-04-20得票数 1
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我想知道这样的说法是否正确:基于模型的递归分区模型(，package )属于混合效果模型家族。fit <- function(y, x, start = NULL, weights = NULL, offset = NULL) lm
浏览 1提问于2018-03-06得票数 3
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我运行了一个回归函数来找出每个处理中的增长率，并将斜率值保存在另一个数据框中。我已经绘制了数据、回归线和growth rate的值，但是我想要根据回归斜率值对各个分面图的背景进行着色，但是我不知道如何设置颜色来调用连续变量，特别是来自不同行数的不同df的颜色(原始df有300行，： regression=function(df){
reg_fun<-lm
浏览 12提问于2019-02-26得票数 1
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给我的程序员同事们，很简单，我试图在我的ggplot2图形上显示一个斜率(y=mx+b)和一个R平方值(使用RStudio)。在我的实验中，我测量了细菌对不同介质成分(食物来源)的反应。因此，在一个数字中，我有许多面板(或子集)，每个面板都有一个不同的R^2和斜率</e
浏览 1提问于2015-01-27得票数 2
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我有一个有一个因子和一个连续协变量的模型，方差分析表明因子和协变量的主要影响是显著的(P<0.05)，但交互作用不是(P>0.05)。这个因素有两个层次。为了报告结果，我使用of方法在协变量范围内提取模型估计值，用于这两个因素的水平。从这一点，我创造了一个图，显示了不同的斜率的每一个因素，而我在文本中指出，这种差异在斜坡是没有意义的。，当不同的
浏览 1提问于2021-06-08得票数 0
在R基的统计量中，我遇到了一个未配对的t.test()和lm()的估计效应之间出乎意料的缺乏对应关系。当独立样本t检验正确地产生t = 0和人工计算OLS斜率时，估计值为0，而lm()给出了接近于零的近似(特别是-3.239e-14)。这种模式适用于机器和操作系统(Mac和Windows)版本
浏览 9提问于2022-09-28得票数 1
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