stat_smooth 中的不同行为 lm答案

【问题标题】：Different behaviour lm in stat_smoothstat_smooth 中的不同行为 lm
【发布时间】：2015-10-25 18:11:53
【问题描述】：

在this 问题中，有人询问是否可以根据线性回归线更改ggplot2 图中的颜色。

建议的解决方案有效，图上方和下方的点颜色不同。

library(ggplot2)

set.seed(2015)
df <-  data.frame(x = rnorm(100),
                  y = rnorm(100))


# Fit linear regression
l = lm(y ~ x, data = df)

# Make new group variable based on residuals
df$group = NA
df$group[which(l$residuals >= 0)] = "above"
df$group[which(l$residuals < 0)] = "below"

# Make the plot
ggplot(df, aes(x,y)) +
  geom_point(aes(colour = group)) +
  geom_smooth(method = "lm", formula = y ~ x)

但我想为y-1 做回归。如this 问题中所述。

# Fit linear regression
l = lm(y - 1 ~ x, data = df)

# Make new group variable based on residuals
df$group = NA
df$group[which(l$residuals >= 0)] = "above"
df$group[which(l$residuals < 0)] = "below"

# Make the plot
ggplot(df, aes(x,y)) +
  geom_point(aes(colour = group)) +
  geom_smooth(method = "lm", formula = y - 1 ~ x)

这不是我所期望的。在我看来，stat_smooth 达到了预期。 lm 但是对于 y ~ x 和 y - 1 ~ x 给出相同的结果

我在这里错过了什么？

【问题讨论】：

您预计会发生什么？请注意，第二个模型的截距向下移动了 1 个单位 - 这就是响应变量中存在“位置偏移”时发生的情况。
因为你的回归有一个截距，所以实际拟合在所有情况下都是相同的（对应的残差也是）。对于您想要的，根据与 -1 而不是 0 相比的残差来计算组。
谢谢，当然在这种情况下我必须用-1计算残差。

标签： r ggplot2 lm

【解决方案1】：

如果您想根据线的位置对点进行着色，您可以尝试将实际值与预测值进行比较，而不是使用残差

df$group = NA
df$group[df$y>predict(l)] = "above"
df$group[df$y<predict(l)] = "below"

【讨论】：

我认为你是 -1 而不是 1，因为在问题中它是 y - 1。
@jeroen81 我不明白你的评论。我在这里不做任何算术。我只是将原始比例上的 y 与拟合模型的预测值进行比较。那是变量l 而不是数字1。
对不起，我的小屏幕上看起来像 1。