如何使用 r 中的 ggplot 在 lm 线上为空模型绘制预测值

Question

尝试使用产生的 ggplot 重现以下基本代码 结果不正确

基本代码

model1 <- lm(wgt ~ 1, data = bdims)
model1_null <- augment(model1)
plot(bdims$hgt, bdims$wgt)
abline(model1, lwd = 2, col = "blue")
pre_null <- predict(model1)
segments(bdims$hgt, bdims$wgt, bdims$hgt, pre_null, col = "red")

ggplot 代码

bdims %>% 
  ggplot(aes(hgt, wgt)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm", formula = bdims$hgt ~ 1) +
  segments(bdims$hgt, bdims$wgt, bdims$hgt, pre_null, col = "red")

Answer 1

这是一个使用内置 mtcars 数据的示例：

ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) +
    geom_point() +
    geom_smooth(method = "lm", formula = y ~ 1) + 
    geom_segment(aes(xend = wt, yend = mean(mpg)), col = "firebrick2")

formula 引用美学维度，而不是变量名称。而且您需要使用geom_segment 而不是基本图形segments。在更复杂的情况下，您需要预先计算模型对段的预测值，但对于空模型，只需使用 mean inline 就足够简单了。