如何在R中为ggplot的每个方面添加R2？

有没有办法先将刻面标签从

1:3

更改为

c（好、坏、丑）

。另外，我想向每个方面添加

R2

值。下面是我的代码-我尝试了一些事情，但没有成功

DF = data.frame(SUB = rep(1:3, each = 100), Ob = runif(300, 50,100), S1 = runif(300, 75,95), S2 = runif(300, 40,90),
                S3 = runif(300, 35,80),S4 = runif(300, 55,100))
FakeData = gather(DF, key = "Variable", value = "Value", -c(SUB,Ob))

ggplot(FakeData, aes(x = Ob, y = Value))+
  geom_point()+ geom_smooth(method="lm") + facet_grid(Variable ~ SUB,  scales = "free_y")+
  theme_bw()

下面是我使用上述代码得到的数字。 我尝试在下面的代码中更改facet_标签，但没有成功

ggplot(FakeData, SUB = factor(SUB, levels = c("Good", "Bad","Ugly")), aes(x = Ob, y = Value))+
  geom_point()+ geom_smooth(method="lm") + facet_grid(Variable ~ SUB,  scales = "free_y")+
  theme_bw()

---

我不知道如何将

R2

添加到

facets

。是否有任何有效的方法计算和

R2

到

facets

？

您可以使用

ggpubr:：stat_cor（）

轻松地将相关系数添加到绘图中

library(dplyr)
library(ggplot2)
library(ggpubr)

FakeData %>%
  mutate(SUB = factor(SUB, labels = c("good", "bad", "ugly"))) %>%
  ggplot(aes(x = Ob, y = Value)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm") +
  facet_grid(Variable ~ SUB,  scales = "free_y") +
  theme_bw() +
  stat_cor(aes(label = ..rr.label..), color = "red", geom = "label")

---

如果您不想使用其他软件包中的函数，而只想使用

ggplot2

，则需要计算每个

子
和
变量组合的
R2
，然后使用
geom\u text
或
geom\u标签添加到绘图中。这里有一种方法

library(tidyverse)

set.seed(1)

DF = data.frame(SUB = rep(1:3, each = 100), Ob = runif(300, 50,100), S1 = runif(300, 75,95), S2 = runif(300, 40,90),
                S3 = runif(300, 35,80),S4 = runif(300, 55,100))
FakeData = gather(DF, key = "Variable", value = "Value", -c(SUB,Ob))

FakeData_lm <- FakeData %>%
  group_by(SUB, Variable) %>%
  nest() %>%
  # Fit linear model
  mutate(Mod = map(data, ~lm(Value ~ Ob, data = .x))) %>%
  # Get the R2
  mutate(R2 = map_dbl(Mod, ~round(summary(.x)$r.squared, 3))) 

ggplot(FakeData, aes(x = Ob, y = Value))+
  geom_point()+ 
  geom_smooth(method="lm") + 
  # Add label
  geom_label(data = FakeData_lm, 
             aes(x = Inf, y = Inf, 
                 label = paste("R2 = ", R2, sep = " ")),
             hjust = 1, vjust = 1) +
  facet_grid(Variable ~ SUB,  scales = "free_y") +
  theme_bw()

库（tidyverse）
种子（1）
DF=数据帧（SUB=rep（1:3，每个=100），Ob=runif（30050100），S1=runif（30075,95），S2=runif（30040,90），
S3=runif（300,35,80），S4=runif（30055100））
FakeData=gather（DF，key=“Variable”，value=“value”，-c（SUB，Ob））
伪造数据（单位：lm%）
分组依据（子，变量）%>%
嵌套（）%>%
#拟合线性模型
变异（Mod=map（数据，~lm（值~Ob，数据=.x）））%>%
#去拿R2
变异（R2=map_dbl（Mod，~round（summary（.x）$r.squared，3）））
ggplot（假数据，aes（x=Ob，y=Value））+
几何点（）
几何平滑（method=“lm”）+
#添加标签
geom_标签（数据=假数据），
aes（x=Inf，y=Inf，
标签=粘贴（“R2=”，R2，sep=”），
hjust=1，vjust=1）+
小平面网格（变量~SUB，scales=“free_y”）+
主题_bw（）

要将子级别更改为“好”、“坏”和“丑”，您可以使用
fct\u recode（）
或
case\u when（）
，例如：
DF%>%变异（SUB=fct\u recode（as.character（SUB），good=“1”，bad=“2”，ught=“3”）”
或
DF%>%变异（SUB=case\u时（SUB==1~“好”，SUB==2~“坏”，SUB==3“丑”））
要获得R2，您可能需要在需要R2的数据子集上迭代线性模型。最直接、最简单的方法是使用嵌套数据帧（请参阅：）。试着阅读链接并找出一种自己动手的方法-学习如何正确迭代我的工作流程对我来说是一项宝贵的技能。如果遇到问题，请在此处发表评论或创建一篇新帖子。是否要在图上同时显示“R^2”和“p-value”？使用
stat\u cor（aes（label=粘贴（…rr.label.，…p.label.，，sep=“~”），color=“red”，geom=“label”）
Wow，这真是太棒了。深夜，在嘎吱嘎吱嘎吱的模式下，没有打嗝。几乎好得难以置信！