R语言 如何在R中创建带有回归线的散点图

散点图 用点来表示两个不同数字变量的值。散点图被用来观察变量之间的关系。 线性回归 是一个自变量和因变量之间关系的直线表示。在这篇文章中，我们将讨论如何使用R及其库起草线性回归的散点图。

散点图可以用来显示所有可能的结果，在其上绘制的线性回归图可以用来归纳出共同的特征或得出结果后续的最大点。在这里，我们将首先讨论绘制散点图的方法，然后在其上绘制线性回归图。

使用的数据集： Salary_Data.xls

在R语言中，用于绘制两个变量的散点图的函数是plot()函数，它将返回散点图。

语法： plot(x, y, main, xlab, ylab, xlim, ylim, axes)

参数：-

• x- 是数据集，其值是水平坐标。
• y- 是数据集，其值是纵坐标。
• main-是图形的瓦片。
• xlab- 是横轴上的标签。
• ylab- 是纵轴上的标签。
• xlim-是用于绘图的x值的界限。
• ylim–是用于绘图的y值的界限。
• axes-表示是否应该在图上绘制两个轴。

返回：-

一个二维散点图。

程序 。

library(readxl)
  
# import data
Salary_Data <- read_excel("Salary_Data.xls")
  
# plot scatter plot
plot(Salary_DataYearsExperience,Salary_DataSalary,
     main='YearsExperience Vs Salary',
     xlab='YearsExperience', ylab='Salary')

输出 。

回归线 是一条直线，描述响应变量y（自变量）如何随着解释变量x（独立变量）的变化而变化。它用于预测x的给定值的y的值。

为了绘制回归线，我们需要两个函数。

• abline() 函数用于添加一条或多条穿过当前图形的直线。

语法： abline(a=NULL, b=NULL, h=NULL, v=NULL, . ..)

参数：

a, b： 指定直线的截距和斜率

h： 指定水平线的y值

v： 指定垂直线的x值

返回： 绘图中的一条直线

• lm() 函数代表线性模型，该函数可用于创建一个简单的回归模型。

语法： lm(公式,数据)

参数。

• the formula- 是一个呈现x和y之间关系的符号。
• data- 是将应用该公式的向量。

返回。

x和y的关系线。

程序 。

library(readxl)
  
# import data
Salary_Data <- read_excel("Salary_Data.xls")
  
# plot a scatter plot
plot(Salary_DataYearsExperience,Salary_DataSalary,
     main='Regression for YearsExperience and Salary',
     xlab='YearsExperience',ylab='Salary')
  
# plot a regression line
abline(lm(Salary~YearsExperience,data=Salary_Data),col='red')

输出 。