我想在 R 中的散点图上获取线性模型的梯度/斜率值
例如，如果我有一个情节：
x <- 1:10
y <- c(0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1)
plot(x, y)
abline(lm(y ~ x))
散点图现在有一条线，我需要知道它的梯度。理想情况下，我想要的是一个可以计算出各种 x/y 组合的梯度的函数，而无需每次都绘制图形。我可以自己创建函数，但我一直在纠结如何获得渐变。
【问题讨论】：
lm(y ~ x)$coefficients[2] 在这个例子中给出了直线的斜率。这就是你要找的全部吗？
coef(lm(y~x))[2]。
使用您的数据和示例
x <- 1:10
y <- c(0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1)
plot(x, y)
保存你传递给 abline 的线性模型，这可以在线完成
abline(mod <- lm(y ~ x))
然后使用coef()函数检查模型mod的系数
coef(mod)
R> coef(mod)
(Intercept) x
0.06667 0.09697
“斜率”是第二个系数。如果您只想提取那个，请将coef() 返回的向量作为子集，如
coef(mod)[2]
R> coef(mod)[2]
x
0.09697
请注意，我不建议像上面那样将对象作为参数的一部分分配给另一个函数。如果您的代码或脚本变大，那么这些东西可能更难以追踪或肉眼发现。我通常更喜欢在自己的行上创建对象。对于上面的例子，这意味着做
mod <- lm(y ~ x)
abline(mod)
这不是主要区别，但更容易发现 mod 的创建位置以及创建方式。
【讨论】：
一个简单的线性回归模型有两个系数，您可以使用 coef 函数提取它们。斜率是第二个系数。
x <- 1:10
y <- c(0, 0, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 1)
fit.lm <-lm(y ~ x)
slope <- coef(fit.lm)[2]
【讨论】：