আমি stat_poly_eq()
আমার প্যাকেজে ggpmisc
এমন একটি পরিসংখ্যান অন্তর্ভুক্ত করেছি যা এই উত্তরটির অনুমতি দেয়:
library(ggplot2)
library(ggpmisc)
df <- data.frame(x = c(1:100))
df$y <- 2 + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40)
my.formula <- y ~ x
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, color="black", formula = my.formula) +
stat_poly_eq(formula = my.formula,
aes(label = paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "~~~")),
parse = TRUE) +
geom_point()
p

এই পরিসংখ্যানটি কোনও অনুপস্থিত শর্তাদি ছাড়াই কোনও বহুপদী সাথে কাজ করে এবং আশা করি সাধারণভাবে কার্যকর হওয়ার জন্য যথেষ্ট নমনীয়তা রয়েছে। আর ^ 2 বা সমন্বিত আর R 2 লেবেলগুলি lm () লাগানো কোনও মডেল সূত্রের সাথে ব্যবহার করা যেতে পারে। একটি ggplot পরিসংখ্যান হওয়ায় এটি দল এবং দিকগুলির সাথে প্রত্যাশার সাথে আচরণ করে।
'Ggpmisc' প্যাকেজটি CRAN এর মাধ্যমে উপলব্ধ।
সংস্করণ 0.2.6 সবেমাত্র CRAN- এ গৃহীত হয়েছিল।
এটি @ শ্যাববিচেফ এবং @ এম ইয়াসেন208 দ্বারা মন্তব্যগুলিকে সম্বোধন করে।
@ এম ইয়াসেন208 এটি কীভাবে টুপি যুক্ত করবেন তা দেখায় ।
library(ggplot2)
library(ggpmisc)
df <- data.frame(x = c(1:100))
df$y <- 2 + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40)
my.formula <- y ~ x
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, color="black", formula = my.formula) +
stat_poly_eq(formula = my.formula,
eq.with.lhs = "italic(hat(y))~`=`~",
aes(label = paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "~~~")),
parse = TRUE) +
geom_point()
p

@ শ্যাববিচেফ এখন অক্ষ-লেবেলের জন্য ব্যবহৃত সমীকরণের সাথে ভেরিয়েবলগুলি মেলা সম্ভব। প্রতিস্থাপন করতে এক্স বলতে সঙ্গে z- র এবং Y দিয়ে জ ব্যবহার হবে:
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, color="black", formula = my.formula) +
stat_poly_eq(formula = my.formula,
eq.with.lhs = "italic(h)~`=`~",
eq.x.rhs = "~italic(z)",
aes(label = ..eq.label..),
parse = TRUE) +
labs(x = expression(italic(z)), y = expression(italic(h))) +
geom_point()
p

এই সাধারণ আর পার্সড এক্সপ্রেশন হিসাবে গ্রীক অক্ষরগুলি এখন সমীকরণের lhs এবং rh উভয় ক্ষেত্রে ব্যবহার করা যেতে পারে।
[2017-03-08] @ সমালোচনা এবং আর 2-লেবেলের মধ্যে কীভাবে কমা যুক্ত করবেন তা দেখিয়ে মূল প্রশ্নটি আরও সুনির্দিষ্টভাবে সমাধান করার জন্য @ এলারি সম্পাদনা করুন।
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, color="black", formula = my.formula) +
stat_poly_eq(formula = my.formula,
eq.with.lhs = "italic(hat(y))~`=`~",
aes(label = paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "*plain(\",\")~")),
parse = TRUE) +
geom_point()
p

[2019-10-20] @ হেলেন। আমি গ্রুপিংয়ের stat_poly_eq()
সাথে ব্যবহারের উদাহরণ নীচে দিই ।
library(ggpmisc)
df <- data.frame(x = c(1:100))
df$y <- 20 * c(0, 1) + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40)
df$group <- factor(rep(c("A", "B"), 50))
my.formula <- y ~ x
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y, colour = group)) +
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, formula = my.formula) +
stat_poly_eq(formula = my.formula,
aes(label = paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "~~~")),
parse = TRUE) +
geom_point()
p
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y, linetype = group)) +
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, formula = my.formula) +
stat_poly_eq(formula = my.formula,
aes(label = paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "~~~")),
parse = TRUE) +
geom_point()
p


[২০২০-০১-২১] @ হারমান এটি প্রথম দর্শনে কিছুটা স্ব-স্বজ্ঞাত হতে পারে তবে গোষ্ঠী ব্যবহার করার সময় কোনও একক সমীকরণ অর্জন করতে গ্রাফিক্সের ব্যাকরণ অনুসরণ করা প্রয়োজন। হয় ম্যাপিংকে সীমাবদ্ধ করুন যা পৃথক স্তরগুলিতে গোষ্ঠীকরণ তৈরি করে (নীচে দেখানো হয়েছে) বা ডিফল্ট ম্যাপিং রাখুন এবং স্তরটিতে স্থায়ী মান সহ ওভাররাইড করুন যেখানে আপনি দলবদ্ধকরণ চান না (যেমন colour = "black"
)।
পূর্ববর্তী উদাহরণ থেকে অবিরত।
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, formula = my.formula) +
stat_poly_eq(formula = my.formula,
aes(label = paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "~~~")),
parse = TRUE) +
geom_point(aes(colour = group))
p

[২০২০-০১-২২] সম্পূর্ণতার জন্য দৃষ্টিকোণগুলির সাথে একটি উদাহরণ, তা প্রমাণ করে যে এই ক্ষেত্রেও গ্রাফিক্সের ব্যাকরণের প্রত্যাশা পূরণ হয়েছে।
library(ggpmisc)
df <- data.frame(x = c(1:100))
df$y <- 20 * c(0, 1) + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40)
df$group <- factor(rep(c("A", "B"), 50))
my.formula <- y ~ x
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, formula = my.formula) +
stat_poly_eq(formula = my.formula,
aes(label = paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "~~~")),
parse = TRUE) +
geom_point() +
facet_wrap(~group)
p

latticeExtra::lmlineq()
।