原文:R-ggpmisc|回归曲线添加回归方程,R2,方差表,香不香?

本文首发于 生信补给站 ,https: mp.weixin.qq.com s rTWJHcbUu Eqtex gUBA 散点图绘制回归曲线很常用,那么添加上回归方程,P值,R 或者方差结果表等可以展示更量化的信息。 那加起来复杂吗 还真不一定 一 载入数据和R包 使用内置数据集 library ggplot 加载ggplot 包library dplyr 加载dplyr包library ggpm ...

2020-04-16 21:30 0 1840 推荐指数:

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R绘图(4): 散点图添加相关系数/回归方程

属于比较常用的技巧。下面我用ggplot2内置数据集进行演示: 先来看一下,仅有散点和拟合线的图 如果想添加拟合的方程,可以使用ggpmisc包的stat_poly_eq()函数,该函数可以拟合多项式方程并生成多种标签,比如p值、决定系数R方,这些由函数计算出来的量通常名称 ...

Mon Mar 15 04:13:00 CST 2021 0 715
线性回归方程推导

https://blog.csdn.net/joob000/article/details/81295144 理论推导   机器学习所针对的问题有两种:一种是回归,一种是分类。回归是解决连续数据的预测问题,而分类是解决离散数据的预测问题。线性回归是一个典型的回归问题。其实我们在中学时期就接触 ...

Sun Feb 09 19:41:00 CST 2020 0 216
评估回归模型的指标:MSE、RMSE、MAE、R2、偏差和方差

回归任务(对连续值的预测)中,常见的评估指标(Metric)有:平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、均方误差(Mean Square Error,MSE)、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和平均绝对百分比误差(Mean ...

Fri Dec 18 18:49:00 CST 2020 0 4864
R语言用于线性回归的稳健方差估计

原文链接:http://tecdat.cn/?p=6274 在这篇文章中,我们将看看如何在实践中使用R 。为了说明,我们首先从线性回归模型中模拟一些简单数据,其中残差方差随着协变量的增加而急剧增加: n < - 100 x < - rnorm(n ...

Wed Sep 04 23:57:00 CST 2019 0 503
模型评估_1—回归模型:mse、rmse、mae、r2

本文转自:mse、rmse、mae、r2指标的总结以及局限性 衡量线性回归法的指标:MSE, RMSE和MAE 举个栗子: 对于简单线性回归,目标是找到a,b 使得 尽可能小 其实相当于是对训练数据集而言的,即 当我们找到a,b后,对于测试数据 ...

Mon Dec 21 19:44:00 CST 2020 0 330
线性回归方程如何计算a和b(y=ax+b)

线性回归方程如何计算a和b(y=ax+b) 一、总结 一句话总结: 线性回归方程中的a和b都是有公式求的 二、线性回归方程如何计算a和b(y=ax+b) 博客对应课程的视频位置: ...

Wed Jul 22 03:44:00 CST 2020 0 2567
 
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