反转 X 和 Y 时出现奇怪的斜线行为答案

【问题标题】：Strange abline behavior when inverting X and Y反转 X 和 Y 时出现奇怪的斜线行为
【发布时间】：2014-04-11 21:28:57
【问题描述】：

我正在尝试使用 2 个变量 WMC 和 BUG 进行回归线

当 BUG 为 X 轴时，回归线看起来很完美。但是，当 BUG 是 Y 轴而 WMC 是 X 轴时，这条线的行为很奇怪，它似乎根本不适合绘图。我做错了什么？

reg1 <- lm (WMC ~ BUG)
plot(BUG,WMC)
abline(reg1)

reg1 <- lm (BUG ~ WMC)
plot(WMC,BUG)
abline(reg1)

是的，我是统计新手。

【问题讨论】：

您能提供给我们数据吗？
当然！你去我上传了！ speedy.sh/XSZyT/ant17NORM.csv 只需右键单击链接 -> 将链接文件下载为

标签： r statistics linear-regression

【解决方案1】：

目前忽略模型的基本原理：绘制线条的方式没有任何问题。线条似乎与情节不同的原因是因为您正在估计两个不同的模型。

让我们从你的第一个模型开始，在 wmc 上回归 bug

m1<-lm(wmc~bug,df);summary(m1)
Call:
lm(formula = wmc ~ bug, data = df)

Residuals:
 Min       1Q   Median       3Q      Max 
-2.17555 -0.55069  0.00892  0.46091  2.23740 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)  1.93699    0.03057   63.37   <2e-16***
bug          0.84808    0.05926   14.31   <2e-16*** 
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.7508 on 743 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.2161,    Adjusted R-squared:  0.215 
F-statistic: 204.8 on 1 and 743 DF,  p-value: < 2.2e-16

这个模型告诉我们，当在 bug 上回归 wmc 时，bug 的单位增加对应于 wmc 的 0.85 增加（我不知道您测量的原始单位是什么）。如果您查看截距值和线的斜率超过一个单位增加bug，这将反映在图中：

现在在第二个模型中你做相反的事情。你在wmc 上回归bug。

m2<-lm(bug~wmc,df);summary(m2)

Call:
lm(formula = bug ~ wmc, data = df)

Residuals:
 Min       1Q   Median       3Q      Max 
-0.74635 -0.26947 -0.09287  0.14058  1.67470 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) -0.31717    0.04077  -7.779 2.44e-14***
wmc          0.25477    0.01780  14.310  < 2e-16***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.4115 on 743 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.2161,    Adjusted R-squared:  0.215 
F-statistic: 204.8 on 1 and 743 DF,  p-value: < 2.2e-16

因此，在这种情况下，wmc 增加 1 个单位对应于 bug 增加 0.25。这也反映在图中，在这种情况下，再次注意在wmc 增加一个单位时线的截距和斜率的值。

【讨论】：

非常感谢，我猜我只是被它的外观弄糊涂了！