Plotly - 如何使用 R 为每种颜色添加多重回归?
Plotly - how to add multiple regressions for each color using R?
我的绘图将所有回归线堆叠在一起。
mod = lm(weight_kg ~ height_cm, data=rugby_data)
fig2 <- plot_ly(rugby_data, x = ~height_cm, y = ~weight_kg, type="scatter", mode="markers", color = rugby_data$continent) %>%
add_lines(x = rugby_data$height_cm,y = fitted(mod), name="fitted", mode = "lines") %>%
layout(title = 'Height Vs. Weight Scatter Plot', plot_bgcolor = "#e5ecf6")
fig2
Image of code and plot
您的 lm
对象不符合分组模型(我猜是 continent
)
如果您的目的是绘制点和回归线,
您可以尝试使用 ggplot2
。
由于您没有提供数据,我以iris
为例。
library(dplyr)
library(ggplot2)
iris %>%
ggplot(aes(Sepal.Width, Sepal.Length, group = Species, color = Species)) +
geom_smooth(method = "lm") +
geom_point()
我的绘图将所有回归线堆叠在一起。
mod = lm(weight_kg ~ height_cm, data=rugby_data)
fig2 <- plot_ly(rugby_data, x = ~height_cm, y = ~weight_kg, type="scatter", mode="markers", color = rugby_data$continent) %>%
add_lines(x = rugby_data$height_cm,y = fitted(mod), name="fitted", mode = "lines") %>%
layout(title = 'Height Vs. Weight Scatter Plot', plot_bgcolor = "#e5ecf6")
fig2
Image of code and plot
您的 lm
对象不符合分组模型(我猜是 continent
)
如果您的目的是绘制点和回归线,
您可以尝试使用 ggplot2
。
由于您没有提供数据,我以iris
为例。
library(dplyr)
library(ggplot2)
iris %>%
ggplot(aes(Sepal.Width, Sepal.Length, group = Species, color = Species)) +
geom_smooth(method = "lm") +
geom_point()