私はこの陰謀を手に入れました
以下のコードを使用する
_library(dplyr)
library(ggplot2)
library(ggpmisc)
df <- diamonds %>%
dplyr::filter(cut%in%c("Fair","Ideal")) %>%
dplyr::filter(clarity%in%c("I1" , "SI2" , "SI1" , "VS2" , "VS1", "VVS2")) %>%
dplyr::mutate(new_price = ifelse(cut == "Fair",
price* 0.5,
price * 1.1))
formula <- y ~ x
ggplot(df, aes(x= new_price, y= carat, color = cut)) +
geom_point(alpha = 0.3) +
facet_wrap(~clarity, scales = "free_y") +
geom_smooth(method = "lm", formula = formula, se = F) +
stat_poly_eq(aes(label = paste(..rr.label..)),
label.x.npc = "right", label.y.npc = 0.15,
formula = formula, parse = TRUE, size = 3)
_
R2に加えて、ファセットにもp値を追加したいと思います。これを手動で行うには、まず回帰を実行してからp値を取得し、geom_text()
を使用してこれらのp値を追加します この質問の回答に似ています。
それを行うためのより高速または自動化された方法はありますか?例えばR2値が追加された方法と同様です。
更新
私が話しているp値は、スロープp値です。 p <0.005の場合、傾向は統計的に非常に有意であると見なされます。
Rのggpmisc
パッケージの一部である_stat_fit_glance
_を使用します。このパッケージは_ggplot2
_の拡張であるため、適切に動作します。
_ggplot(df, aes(x= new_price, y= carat, color = cut)) +
geom_point(alpha = 0.3) +
facet_wrap(~clarity, scales = "free_y") +
geom_smooth(method = "lm", formula = formula, se = F) +
stat_poly_eq(aes(label = paste(..rr.label..)),
label.x.npc = "right", label.y.npc = 0.15,
formula = formula, parse = TRUE, size = 3)+
stat_fit_glance(method = 'lm',
method.args = list(formula = formula),
geom = 'text',
aes(label = paste("P-value = ", signif(..p.value.., digits = 4), sep = "")),
label.x.npc = 'right', label.y.npc = 0.35, size = 3)
_
_stat_fit_glance
_は基本的に、Rのlm()
を介して渡されるものをすべて取り、_ggplot2
_を使用して処理および印刷できるようにします。ユーザーガイドには、_stat_fit_glance
_のようないくつかの関数の概要があります: https://cran.r-project.org/web/packages/ggpmisc/vignettes/user-guide.html =。また、これは勾配p値(一般)ではなく、モデルp値を与えると私は考えています。これは、多重線形回帰では異なります。ただし、単純な線形回帰の場合は同じでなければなりません。
これがプロットです: