如何在R中散點圖上顯示帶有迴歸模型線的R平方值？

R平方值是決定係數，它告訴我們自變數解釋因變數變化的百分比或比例。為了在散點圖上顯示帶有迴歸模型線的此值，而不借助任何包，我們可以使用plot函式以及abline和legend函式。

考慮以下資料框：

示例

 線上演示

set.seed(1234)
x<-rnorm(20,1,0.096)
y<-rnorm(20,2,0.06)
df<-data.frame(x,y)
df

輸出

         x          y
1    0.8841217    2.008045
2    1.0266332    1.970559
3    1.1041064    1.973567
4    0.7748130    2.027575
5    1.0411960    1.958377
6    1.0485814    1.913108
7    0.9448250    2.034485
8    0.9475233    1.938581
9    0.9458126    1.999092
10    0.9145564    1.943843
11    0.9541895    2.066138
12    0.9041549    1.971464
13    0.9254796    1.957434
14    1.0061880    1.969925
15    1.0921114    1.902254
16    0.9894126    1.929943
17    0.9509431    1.869198
18    0.9125252    1.919540
19    0.9196315    1.982342
20    1.2319202    1.972046

建立迴歸模型以根據x預測y：

Model<-lm(y~x,data=df)
summary(Model)

呼叫：

lm(formula = y ~ x, data = df)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-0.09955 -0.03138 0.00522 0.02981 0.09783

係數：

Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 2.0971 0.1084 19.349 1.7e-13 ***
x -0.1350 0.1105 -1.221 0.238 ---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 0.04689 on 18 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.07649, Adjusted R-squared: 0.02519
F-statistic: 1.491 on 1 and 18 DF, p-value: 0.2378

在圖上建立帶有R平方值的散點圖：

plot(x,y)
abline(Model) legend("topleft",legend=paste("R2 is", format(summary(Model)$r.squared,digits=3)))

輸出

更新於： 2020年10月8日

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