在同一图表上绘制线性和多个线性 reg (ggplot)答案

【问题标题】：Plot linear and multiple linear reg on the same graph (ggplot)在同一图表上绘制线性和多个线性 reg (ggplot)
【发布时间】：2018-01-29 15:17:35
【问题描述】：

例如，我有这个数据框：

data <- data.frame(
  x=c(1:12)
  , case=c(3,5,1,8,2,4,5,0,8,2,3,5)
  , rain=c(1,8,2,1,4,5,3,0,8,2,3,4)
  , country=c("A","A","A","A","B","B","B","B","C","C","C","C")
  , year=rep(seq(2000,2003,1),3)

)

我想执行 2 次线性回归并将它们绘制在一张图上。简而言之，我想在同一张图上比较病例随时间变化的粗略趋势（简单 lm）和相同的病例趋势，但这次调整为 2000 年至 2003 年的降雨量。

model<-lm(case~ year, data=data)

第二个是多元线性回归。我为此目的使用了此代码，但不确定它是否理想。

modelrain<-lm(case~ I(year +rain), data=data)

我用 abline 做了一个简单的情节，但不知道如何用 ggplot 制作它。我创建了一个新的数据框，但似乎不能完美运行（所以我没有将其余代码放在这里）。

非常感谢

【问题讨论】：

你认为case ~ I(year +rain) 在做什么？您只需创建一个新变量v = year + rain 并执行case ~ v。将年份添加到雨变量中似乎也不是很有用。 :-) 也许你想做case ~ year + rain？当您控制rain时，您在哪里可以获得year的系数？
嗨安东尼奥，我默认使用case ~I(year + rain)。与简单的线性回归相比，如何在同一图表上绘制case ~ year + rain 的线性趋势？
“默认”是什么意思？在第二种情况下，您希望您的情节如何？您提到了多元线性回归，但该图将有 2 个轴（即基于 2 个变量）。你在其他地方有类似的例子想要复制吗？
我只想有一个图表，首先显示病例随时间的线性趋势（年份 - case ~ year，第二，随时间变化的病例随时间调整的线性趋势（case ~ year + rain），使这两个图表具有可比性。
不要使用I()，因为它告诉R字面上使用加法。添加 2001 年的雨值 8 以使用 2001 + 8 = 2009 作为预测变量是一个坏主意，但这就是您使用 I() 所做的事情。 Antonios 在 cmets 中的建议（以及您在 cmets 中显示的公式）case ~ year + rain 是合适的，它只是意味着使用这两个变量，不要像问题中的代码那样逐字添加它们。

标签： r ggplot2 lm

【解决方案1】：

根据 cmets 中的建议，有三个有效的回归模型

model1<-lm(case~ year, data=data)
summary(model1)
model2<-lm(case~ year+rain, data=data)
summary(model2)
model3<-lm(case~ year*rain, data=data)
summary(model3)

由于我们拥有的数据有限，似乎没有太多进展。

关于如何使用 ggplot 为model1 绘制回归线的第一个问题是：

ggplot(data,aes(x=year,y=case)) + geom_point() + geom_lm()

正如其他人所指出的，尚不清楚 user3355655 对雨的“调整”是什么意思（因为雨和年份不能真正存在于同一 x 轴上），但如果我们愿意采取最简单的方法并简单地对待雨那么作为“因素”：

ggplot(data,aes(x=year,y=case,color=factor(rain))) + geom_point() + geom_smooth(method="lm",fill=NA) + scale_y_continuous(limits = c(-1, 10))

【讨论】：