R中的正态回归函数显示一条垂直线但ggplot回归显示相关性？ [关闭]答案

【问题标题】：Normal regression function in R showing a vertical line but ggplot regression showing correlation? [closed]R中的正态回归函数显示一条垂直线但ggplot回归显示相关性？ [关闭]
【发布时间】：2019-01-01 22:32:48
【问题描述】：

我正在绘制关于暴露于不同处理的幼虫密度的数据。我有两个采样日（第 4 天和第 7 天）。我一直在尝试进行线性回归，但在绘图时遇到了一些问题。

four <- read.csv("four.csv", header = T)

df1 <- structure(list(day = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L), .Label = "four", class = "factor"), 
    treat = c(0L, 10L, 100L, 300L), dens = c(1.2, 1.6, 1.883333333, 
    1.216666667)), .Names = c("day", "treat", "dens"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-4L))

mfour = lm(four$treat ~ four$dens)

plot(four$treat, four$dens)

abline(lm(four$treat ~ four$dens))

通过这段代码，我得到了这个 - 一条似乎没有相关性的回归线：

beads <- read.csv("beads.csv", header = T)

df2 <- structure(list(day = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 
                                        2L), .Label = c("four", "seven"), class = "factor"), treat = c(0L, 
                                                                                                       10L, 100L, 300L, 0L, 10L, 100L, 300L), dens = c(1.2, 1.6, 1.883333333, 
                                                                                                                                                       1.216666667, 1.833333333, 1.766666667, 1.4, 1.55)), .Names = c("day", 
                                                                                                                                                                                                                      "treat", "dens"), row.names = c(NA, 8L), class = "data.frame")

p1 <- ggplot(beads, aes(x=treat, y=dens, col=day)) + geom_point() +
  geom_smooth(method="lm", se=FALSE) +
  ylab("dens") +
  xlab("treat")
p1 <- p1 + theme_few() + 
  scale_colour_discrete(name="Day",
                        breaks=c("four", "seven"),
                        labels=c("Four", "Seven"))
p1

但是，当我使用 ggplot 时（因为我想将我的两个采样日与回归线一起包含在同一个数字上）我得到了一些看起来像相关性的东西：

我很困惑为什么会发生这种情况......有人有什么想法吗？

【问题讨论】：

您能否提供输入数据以便重现您的问题？您使用 ggplot2 显示的回归线肯定比使用基本 R 图形显示的回归线更有意义。
好吧，你在abline(lm(four$treat ~ four$dens)) 中混淆了 x 和 y。切换treat 和dens 以获得正确的线路。公式是lm(y ~ x)，而不是x ~ y。
@LAP 可能 OP 混淆了plot(*) 中的 x 和 y。

标签： r ggplot2 regression linear-regression

【解决方案1】：

four<- structure(list(day = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L), .Label = "four", class = "factor"), 
                      treat = c(0L, 10L, 100L, 300L), dens = c(1.2, 1.6, 1.883333333, 
                                                               1.216666667)), .Names = c("day", "treat", "dens"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
                                                                                                                                                      -4L))

你可以使用 lm (y ~ x)

plot(four$treat, four$dens)
abline(lm(four$dens~four$treat),col="green")

或者从回归模型中读取系数

mfour = lm(four$dens ~ four$treat)
abline(coef = coef(mfour), col = "blue")

或者使用 lsfit (x , y)

abline(lsfit(four$treat , four$dens),col="red")
plot(four$treat, four$dens)

【讨论】：

非常感谢！！不敢相信它是那么简单！救生员
如果您认为我的解决方案是您问题的答案，那么请接受它作为答案。谢谢！