将 R 平方值添加到 R 中的正交回归线答案

【问题标题】：Adding R squared value to orthogonal regression line in R将 R 平方值添加到 R 中的正交回归线
【发布时间】：2018-03-21 13:50:21
【问题描述】：

我在 R 中生成了预期/观察值的散点图。我计算了正交回归并使用以下方法添加了这条线：

library(ggplot2)
library(MethComp)

r<-read_csv("Uni/MSci/Project/DATA/new data sheets/comparisons/for comarison 
graphs/R Regression/GCdNi.csv")
x<-r[1]
y<-r[2]

P<-ggplot()+geom_point(aes(x=x,y=y))+ 
scale_size_area()+xlab("Expected")+ylab("Observed")+ggtitle("G - Cd x Ni")+ 
xlim(0, 40)+ylim(0, 40)

# Orthogonal, total least squares or Deming regression
deming <- Deming(y=r$Observed, x=r$Expected)[1:2]
deming  

R <- prcomp( ~ r$Expected + r$Observed )
slope <- R$rotation[2,1] / R$rotation[1,1]
slope   

intercept <- R$center[2] - slope*R$center[1]
intercept

#Plot orthogonal regression
P+geom_abline(intercept = deming[1], slope = deming[2])

这给了我以下情节：

有没有一种方法可以计算 R 平方值并将其添加到图表中？

这里有一些允许复制的数据框：

Expected    Observed
2.709093153 1.37799781
2.611562579 1.410720257
2.22411805  1.287685907
3.431914392 1.906787706
3.242018129 1.823698676
3.46139841  1.767857729
2.255673738 1.111307235
2.400606765 1.294583377
1.818447253 0.995226256
2.528992184 1.173159775
2.46829393  1.101852756
1.826044939 0.883336715
1.78702201  1.050122993
2.37226253  1.025298403
2.140921846 1.094761918

【问题讨论】：

标签： r ggplot2 regression

【解决方案1】：

我无法重现您的数据，但您可以通过线性回归执行类似的操作。

library(ggplot2)
set.seed(1)
x <- rnorm(20,1,100)
y<- x + rnorm(20,50,10)

regression <- lm(y ~ x)
r2 <- summary(regression)$r.squared

ggplot() + geom_point(aes(x, y)) +
    geom_line(aes(x, regression$fitted.values)) +
    annotate("text", x = -100, y = 200, label = paste0("r squared = ", r2))

以后请提供a reproducible example。

【讨论】：