R，R_2，p-值和回归方程

Question

这段代码给出了回归方程和R2：(但我需要提到的是x和y(手动))。

CORRELATIONP3 <-CORRELATIONP2[product=='a',]

x<-CORRELATIONP3$b
y<-CORRELATIONP3$p


df <- data.frame(x = x)
m <- lm(y ~ x, data = df)
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
  scale_x_continuous("b (%)") +
  scale_y_continuous("p (%)")+
  geom_smooth(method = "lm", formula = y ~ x) +
  geom_point()
p

eq <- substitute(italic(y) == a + b %.% italic(x)*","~~italic(r)^2~"="~r2,
             list(        a = format(coef(m)[1], digits = 4),
                          b = format(coef(m)[2], digits = 4),
                          r2 = format(summary(m)$r.squared, digits = 3)))

dftext <- data.frame(x = 3, y = 0.2, eq = as.character(as.expression(eq)))

p + geom_text(aes(label = eq), data = dftext, parse = TRUE)

​

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但是，对于这段代码，我有R和p值:在这里，关于R和p值的信息在图中是自动匹配的，为什么？我也想把这个放在第一个。

  CORRELATIONP3 <-CORRELATIONP2[product=='a',]

x<-CORRELATIONP3$b
y<-CORRELATIONP3$p


df <- data.frame(x = x)
m <- lm(y ~ x, data = df)
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
  scale_x_continuous("b (%)") +
  scale_y_continuous("p (%)")+
  geom_smooth(method = "lm", formula = y ~ x) +
  geom_point()
p

eq <- substitute(italic(r)~"="~rvalue*","~italic(p)~"="~pvalue, list(rvalue = sprintf("%.2f",sign(coef(m)[2])*sqrt(summary(m)$r.squared)), pvalue = format(summary(m)$coefficients[2,4], digits = 3)))


dftext <- data.frame(x = 30, y = 0.4, eq = as.character(as.expression(eq)))
p + geom_text(aes(label = eq), data = dftext, parse = TRUE)

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你能告诉我怎样才能把所有的四个信息合并成一个图解吗？(R，R2，方程和p-值)

此外，我希望这些资料可自动纳入地块，而非人手。

Answer 1

好的，我不确定这是否有效，因为您还没有给出一个可重复的数据示例，但我想您只需重命名一个变量，例如：

eq2 <- substitute(italic(r)~"="~rvalue*","~italic(p)~"="~pvalue, 
list(rvalue = sprintf("%.2f",sign(coef(m)[2])*sqrt(summary(m)$r.squared)), 
pvalue = format(summary(m)$coefficients[2,4], digits = 3)))

然后你改变你在你的情节中的点，就在你第一幅图的另一个块的下面。这里的x和y指的是文本的位置，所以在这些地方玩，直到你的文本看起来还好为止。

dftext2 <- data.frame(x = 30, y = 0.12, eq2 = as.character(as.expression(eq2)))
p + geom_text(aes(label = eq2), data = dftext2, parse = TRUE)

请让我知道这是否有效，如果这是你的意思。