ggplot 中的回归线与计算的回归不匹配

Question

我使用 R 并使用 ggplot2 创建了一个图表。

ggplot(Month.Data, aes(y=Measure, x=Samples)) +geom_point()  + geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)

然后我创建一个回归，这样我就可以做出一些预测

regression <- lm(Samples ~ Measure, data = Month.Data)

我将 "Measures" 的数据框传递给预测函数

预测（回归，测量）

我希望预测与我在图表上使用回归线时的预测相同，但它们并不相同。为什么会这样？ ggplot中有设置还是我的期望不正确？

Answer 1

ggplot(Month.Data, aes(y=Measure, x=Samples)) + ...

此处您的 y 值为 Measure，您的 x 值为 Samples。

regression <- lm(Samples ~ Measure, data = Month.Data)

此处您的 y 值为 Samples，您的 x 值为 Measure。

这些是不同的模型，预测会有所不同，因为 OLS 最小化了 y 方向的残差平方和。