R最适合45度线
R best fit of 45 degree line
（我知道这一定非常简单，但我在 R 中苦苦挣扎:)
我有 x 和 y 值的数据集保存在 X 和 Y 向量中。我知道数据图应该正好遵循 -45 度线（见下图）
我如何找到最适合数据的 -45 度线（+ 所有这些统计数据可从摘要（lm（...））获得？我试过 lm，但我不能强迫它放弃拟合斜率参数
谢谢
尝试后：lm(y~1,offset=-x) 并应用 abline(coefficient, -1) 我得到以下图（见下文）
黑线是 abline plot，黄线是我的猜测 -- lm 有什么问题还是我完全错过了什么？
既然你说：
y = -1*x + b
然后
y+x = b
所以计算(y+x)的平均值，得到b的平均值
mean(y+x)
我相信@BenBolker 的解决方案是正确的，也许您使用了错误的系数：
lm1 <- lm(y~1,offset=-x,data=df)
plot(df)
abline(coefficients(lm1),-1)
这会产生：
我觉得这件衣服很合身。截距为 -2.217.
（我知道这一定非常简单，但我在 R 中苦苦挣扎:)
我有 x 和 y 值的数据集保存在 X 和 Y 向量中。我知道数据图应该正好遵循 -45 度线（见下图）
我如何找到最适合数据的 -45 度线（+ 所有这些统计数据可从摘要（lm（...））获得？我试过 lm，但我不能强迫它放弃拟合斜率参数
谢谢
尝试后：lm(y~1,offset=-x) 并应用 abline(coefficient, -1) 我得到以下图（见下文）
黑线是 abline plot，黄线是我的猜测 -- lm 有什么问题还是我完全错过了什么？
既然你说：
y = -1*x + b
然后
y+x = b
所以计算(y+x)的平均值，得到b的平均值
mean(y+x)
我相信@BenBolker 的解决方案是正确的，也许您使用了错误的系数：
lm1 <- lm(y~1,offset=-x,data=df)
plot(df)
abline(coefficients(lm1),-1)
这会产生：
我觉得这件衣服很合身。截距为 -2.217.