R-ggpmisc|回归曲线添加回归方程，R2，方差表，香不香？

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散点图绘制回归曲线很常用，那么添加上回归方程，P值，R2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(ggplot2) #加载ggplot2包
library(dplyr) #加载dplyr包
library(ggpmisc) #加载ggpmisc包
#展示 使用Species为setosa的亚集
iris2 <- subset(iris,Species == "setosa")

二 回归曲线的可能性

1， 绘制点图，添加回归线

#散点图
p <- ggplot(iris2, aes(Sepal.Length, Sepal.Width)) +
  geom_point(color = "grey50",size = 3, alpha = 0.6)
#回归线
#添加回归曲线
p + stat_smooth(color = "skyblue", fill = "skyblue", method = "lm")

img

2， 连接点到线

p + 
  stat_smooth(color = "skyblue", formula = y ~ x,fill = "skyblue", method = "lm")+
  stat_fit_deviations(formula = y ~ x, color = "skyblue")

img

3，添加回归公式

stat_poly_eq参数添加公式，内含参数可调整位置等

p + 
  stat_smooth(color = "skyblue", formula = y ~ x,fill = "skyblue", method = "lm") +
  stat_poly_eq(
    aes(label = paste(..eq.label.., ..adj.rr.label.., sep = '~~~~')),
    formula = y ~ x,  parse = TRUE,
      size = 5, #公式字体大小
      label.x = 0.1,  #位置 ，0-1之间的比例
      label.y = 0.95)

img

4， 添加方差结果表

p +  ylim(2,5) + 
  stat_smooth(color = "skyblue", formula = y ~ x,fill = "skyblue", method = "lm") +
  stat_poly_eq(
    aes(label = paste(..eq.label.., ..adj.rr.label.., sep = '~~~~')),
    formula = y ~ x,  parse = TRUE,size = 3,label.x = 0.1, label.y = 0.99) +
  stat_fit_tb(tb.type = 'fit.anova',
    label.y.npc = "top", label.x.npc = "left",
  )

img

注：此处仅为展示 ，label.y.npc 为另一种调整位置的方式 ，用label.y可完全避免重叠

如担心方差表和公示与图重叠，可以通过ggplot2 的 ylim和xlim适当调整，然后调整位置即可。

5，细节优化方差表

上述方差表中的行名，列名，以及NA，，，稍加调整后，看起来更“专业”！

p +  ylim(2,5) + 
  stat_smooth(color = "skyblue", formula = y ~ x,fill = "skyblue", method = "lm") +
  stat_poly_eq(
    aes(label = paste(..eq.label.., ..adj.rr.label.., sep = '~~~~')),
    formula = y ~ x,  parse = TRUE,size = 4,label.x = 0.1, label.y = 0.95) +
  stat_fit_tb(method = "lm",
              method.args = list(formula = y ~ x),
              tb.type = "fit.anova",
              tb.vars = c(Effect = "term", 
                          "df",
                          "M.S." = "meansq", 
                          "italic(F)" = "statistic", 
                          "italic(P)" = "p.value"),
              label.y = 0.87, label.x = 0.1,
              size = 4,
              parse = TRUE
  ) +
theme_classic()

img

其他：既然是ggplot2的扩展包，ggplot2的一些参数亦可使用：

ggplot2|详解八大基本绘图要素

ggplot2|theme主题设置，详解绘图优化-“精雕细琢”

ggplot2 |legend参数设置，图形精雕细琢

ggplot2|ggpubr进行“paper”组图合并

参考资料：

https://github.com/cran/ggpmisc

PS：有个交流的讨论组，公众号后台回复”入群“，欢迎交流。

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