我有一个双变量数据集:
set.seed(45)
require(mvtnorm)
sigma <- matrix(c(3,2,2,3), ncol=2)
df <- as.data.frame(rmvnorm(100, sigma=sigma))
names(df) <- c("u", "v")
使用v
设置ggplot
作为因变量我可以轻松显示v
上u
的“常规”最小二乘回归:
require(ggplot2)
qplot(u, v, data=df) + geom_smooth(aes(u, v), method="lm", se=FALSE)
...但我还希望在u
(同时)显示v
的最小二乘回归。
通过将不同的aes
传递给geom_smooth
,这是我天真地尝试这样做的方式:
last_plot() + geom_smooth(aes(v, u), method="lm", color="red", se=FALSE)
当然,这不太有用。第二个geom_smooth
显示正确行的逆(我认为)。我期待它比第一条线有更陡的斜率。
此外,置信区间错误地形成。我并不特别关心这些,但我认为它们可能是一个线索。
我是否要求使用ggplot2
无法轻松完成的事情?
编辑:这里有一点,显示我期望的行:
# (1) Least-squares regression of v on u
mod <- lm(v ~ u, data=df)
v_intercept <- coef(mod)[1]
v_slope <- coef(mod)[2]
last_plot() + geom_abline(
intercept = v_intercept,
slope = v_slope,
color = "blue",
linetype = 2
)
# (2) Least-squares regression of u on v
mod2 <- lm(u ~ v, data=df)
u_intercept <- coef(mod2)[1]
u_slope <- coef(mod2)[2]
# NOTE: we have to solve for the v-intercept and invert the slope
# because we're still in the original (u, v) coordinate frame
last_plot() + geom_abline(
intercept = - u_intercept / u_slope,
slope = 1 / u_slope,
color = "red",
linetype = 2
)
答案 0 :(得分:0)
ggplot(df) +
geom_smooth(aes(u,v), method='lm') +
geom_smooth(aes(v,u), method='lm', colour="red")