R 我如何从ggplot中得到一条直线，我是否做错了什么？

我对R非常陌生，我正在从事一个自愿项目，根据对几种分类类型的类似观察预测一些参数。例如，不同的人有相同的参数，但每个人的值当然不同

我从ggplot得到了以下输出：

我的问题是：

我怎样才能画出一条直线呢

从这个图上看，我是不是做错了什么，如果是，它是否与lm函数有关

---

由于OP没有提供MRE（请参阅如何在R中创建一个），因此我使用了

nycflights13

包中的

flights

数据集

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(lubridate)
library(nycflights13) # https://github.com/hadley/nycflights13

dataset <- 
  flights %>% 
  # create departure date
  mutate(departure = make_date(year, month, day)) %>% 
  # calculate average departure delay
  group_by(departure) %>% 
  summarize(dep_delay_mean = mean(dep_delay, na.rm = TRUE)) %>% 
  # remove outlier
  filter(dep_delay_mean < 60)

head(dataset)

# A tibble: 6 x 2
  departure  dep_delay_mean
  <date>              <dbl>
1 2013-01-01          11.5 
2 2013-01-02          13.9 
3 2013-01-03          11.0 
4 2013-01-04           8.95
5 2013-01-05           5.73
6 2013-01-06           7.15

ggplot(data = dataset, aes(x = departure, y = dep_delay_mean)) +
  geom_point(colour = "red") +
  geom_line(colour = "blue") +
  geom_smooth(method = "lm", colour = "orange", se = FALSE) +
  theme_minimal()

库（ggplot2）
图书馆（dplyr）
图书馆（lubridate）
图书馆（nycflights13）https://github.com/hadley/nycflights13
数据集%
#创建出发日期
变更（出发日期=制造日期（年、月、日））%>%
#计算平均起飞延误
组别(离港)%>%
汇总（dep_delay_mean=平均值（dep_delay，na.rm=TRUE））%>%
#剔除异常值
滤波器（衰减延迟平均值<60）
标题（数据集）
#一个tibble:6x2
离港部门延误是指
1 2013-01-01          11.5 
2 2013-01-02          13.9 
3 2013-01-03          11.0 
4 2013-01-04           8.95
5 2013-01-05           5.73
6 2013-01-06           7.15
ggplot（数据=数据集，aes（x=偏离，y=偏离延迟平均值））+
几何点（颜色=“红色”）+
几何图形线（颜色=“蓝色”）+
几何平滑（方法=“lm”，颜色=“橙色”，se=假）+
主题_极小值（）

---

高齿轮。你说的“直线”是什么意思？你的密码是什么？你能分享一个数据样本吗？你说的是回归线，例如Excel的趋势线吗？如果是，请参见

geom_smooth（，method=“lm”）

。另外，你能给我们提供你的数据吗（）？我说的是回归线。这是我的部分代码。我添加了geom_smooth，但没有看到线条。我修改了我的代码，并进行几何平滑显示。谢谢@乔丹：我在寻找如何接受你的答案，但还没有看到。ggplot（数据集，aes（x=数据集$Depth，y=数据集$Cum_Cost））+geom_点（颜色=红色）+geom_平滑（方法=lm）+geom_线（aes（x=数据集$Depth，y=预测（回归器，新数据=数据集）），颜色=蓝色）