R中的不同geom_smooth和lm（）估计：忘记将基坡和交互斜率加在一起-Java 学习之路

我试图找出为什么我的 lm() 估计值与 geom_smooth 的相同数据和公式不同 . 具体来说，我的分组变量"cat" level 5的斜率在 lm() 输出中> 0，但在geom_smooth中<0，因此该图似乎不反映汇总表 .

这是the data . （比提供行为相似的示例数据更容易 . ）

型号： summary(lm(data=df, y~x*cat))

请注意 x:cat5 的斜率> 0 .

剧情：

library(ggplot2)
plt <- ggplot(df, aes(x=x, y=y, group=cat)) +
    geom_smooth(method="lm", show.legend=FALSE) +
    facet_wrap(~cat, nrow=1) +
    geom_point(aes(color=color)

得到geom_smooth估计值（关注@Pedro Aphalo的回答here）：

library(ggpmisc)     
my.formula <- y~x
plt + stat_poly_eq(formula = my.formula, 
            aes(label = paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "~~~")), 
            parse = TRUE)

注意，小平面5中的斜率<0 . 是 lm() 和 geom_smooth 使用不同的平方和或其他什么？我在论文中报告哪个版本？如果可能的话，我想让两人同意，所以我可以使用 geom_smooth 的情节和文件中的 lm() 汇总表 . 谢谢！

1 回答

这一切对我来说都是正确的 . cat5的摘要行是：

Coefficients:
             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)  1.932248   0.053131  36.368  < 2e-16 ***
x           -0.006651   0.001962  -3.389 0.000721 ***
...
cat5        -1.080554   0.075138 -14.381  < 2e-16 ***
...
x:cat5       0.005602   0.002775   2.019 0.043720 *

这意味着cat5的斜率是x的整体斜率加上x：cat5相互作用的斜率：

> -0.006651+0.005602
[1] -0.001049

在情节我看到-0.00105

截距显示为0.852，即

> 1.932248+(-1.080554)
[1] 0.851694

所以我可以看到，这两件事是一致的 .

回复于 2024-04-27T11:36:25+08:00

R中的不同geom_smooth和lm（）估计：忘记将基坡和交互斜率加在一起

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