如何创建基本 R Barplot 并将其与 abline 回归线对齐？

Question

我正在尝试使用基本 R 代码以及使用 abline 的线性拟合来制作条形图，但似乎在使用 abline 时我没有得到正确的结果。至少，在查看回归线并将其与使用预测模型绘制一些线进行比较时，它还差得很远：

df <- data.frame(year = c(2018,2019,2020), PWI = c(64.7,71.3,75.2))
barplot(PWI~year, data = df, ylim = c(0,100))
text(x,y+2,labels=as.character(as.matrix(round(df,1))))

abline(lm(PWI~I(year-2018)), lty = "dashed", col = "red")

如何让 abline 与条形图对齐？

为了记录，我对基本 R 方法感兴趣，它的线条表现得像 abline。可以通过以下方式在 ggplot 中完成：

coeff <- coefficients(lm(PWI~year, data = df))
ggplot(df,aes(year,PWI)) + 
  geom_bar(stat = "identity") + 
  geom_abline(intercept = coeff[1], slope = coeff[2])

Answer 1

将 barplot 的输出保存在变量中。它包含每个条的中心

out <- barplot(PWI~year, data = df, ylim = c(0,100))
abline(lm(PWI~I(out), data = df), lty = "dashed", col = "red")

Answer 2

所以这里发生的事情是 barplot 对 x 坐标做了一些魔术，这对 abline 来说是不一样的。

df <- data.frame(year = c(2018,2019,2020), PWI = c(64.7,71.3,75.2))

bp <- barplot(PWI~year, data = df, ylim = c(0,100))
print(bp)
     [,1]
[1,]  0.7
[2,]  1.9
[3,]  3.1

这里的值是 barplot 使用的实际 x 坐标。我们可以像这样画出正确的斜线：

df <- data.frame(year = c(2018,2019,2020), PWI = c(64.7,71.3,75.2))
bp <- barplot(PWI~year, data = df, ylim = c(0,100))
text(x,y+2,labels=as.character(as.matrix(round(df,1))))

fit <- lm(PWI~I(year-2018), data = df)

# manually compute the predictions 
ycoords <- predict(fit)

lines(bp, ycoords, col = 3, lty = 3)
points(bp, ycoords, col = 3, lty = 3)

这给了我：

绿线现在是它应该在的位置。

edit：请注意，barplot 可能会将年份变成一个因素（在您的示例中只需将 2020 更改为 3000）。因此，如果您以不同的间隔绘制某些内容，则该图可能会扭曲数据中的关系。