将固定效应回归线添加到 ggplot

Question

我正在使用 ggplot 绘制面板数据，我想将我的固定效应模型“fixed”的回归线添加到图中。这是当前代码：

# Fixed Effects Model in plm
fixed <- plm(progenyMean ~ damMean, data=finalDT, model= "within", index = c("sireID", "cropNum"))

# Plotting Function
plotFunction <- function(Data){
  
  ggplot(Data, aes(x=damMean, y=progenyMean)) + 
    geom_point() + 
    geom_smooth(method = "lm", se = T, formula=fixed)
  
}

但是，绘图无法识别geom_smooth()，并且绘图上没有回归线。

是否可以在这里为固定效应模型绘制回归线？

Answer 1

操作。请在您的下一个问题中包含一个可重复的示例，以便我们可以更好地帮助您。在这种情况下，我将使用与on Princeton's site here 相同的数据集来回答，因为我不太熟悉支持包plm() 中的plm() 函数的必要数据结构@。我确实希望数据集能够更可靠地存在......但希望即使数据集不再可用，这个示例仍然具有说明性。

library(foreign)
library(plm)
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(tidyr)

Panel <- read.dta("http://dss.princeton.edu/training/Panel101.dta")

fixed  <-plm(y  ~  x1, data=Panel,  index=c("country",  "year"), model="within")
my_lm <- lm(y ~ x1, data=Panel)  # including for some reference

示例：绘制简单的线性回归

请注意，我还引用了标准线性模型 - 这是为了向您展示如何提取值并从中绘制一条线以匹配 geom_smooth()。这是该数据的示例图加上一条由geom_smooth() 使用的lm() 函数绘制的线。

plot <- Panel %>%
  ggplot(aes(x1, y)) + geom_point() + theme_bw() +
  geom_smooth(method="lm", alpha=0.1, color='gray', size=4)
plot

如果我想绘制一条线以匹配来自geom_smooth() 的线性回归，您可以使用geom_abline() 并指定slope= 和intercept=。你可以看到这些直接来自我们的my_lm 列表：

> my_lm

Call:
lm(formula = y ~ x1, data = Panel)

Coefficients:
(Intercept)           x1  
  1.524e+09    4.950e+08

提取my_lm$coefficients 的这些值会得到我们的斜率和截距（意识到命名向量的第一个位置是截距，第二个是斜率。你会看到我们的新蓝线直接在@987654342 上方运行@line - 这就是为什么我把那个做的这么胖:)。

plot + geom_abline(
    slope=my_lm$coefficients[2],
    intercept = my_lm$coefficients[1], color='blue')

从plm() 绘制线

可以使用相同的策略从使用plm() 的预测模型中绘制线。在这里，它更简单，因为来自plm() 的模型似乎截距为 0：

> fixed

Model Formula: y ~ x1

Coefficients:
        x1 
2475617827

好吧，那么用同样的方式绘制很容易：

plot + geom_abline(slope=fixed$coefficients, color='red')

在你的情况下，我会试试这个：

 ggplot(Data, aes(x=damMean, y=progenyMean)) + 
    geom_point() +
    geom_abline(slope=fixed$coefficients)