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r - R中使用ggplot2预测和绘制的lm回归线之间的差异

问题描述

我想在ggplot2 geom_jitter图中显示双变量线性回归线。结果 Q49 是一个 1-10 的区间变量，而预测变量 Q262 是以年为单位的年龄。我的lm模型是

lm_model <- lm(Q49 ~ Q262, na.action = na.omit)

这给了我以下估计和置信区间：

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept) 6.573616   0.119286  55.108  < 2e-16 ***
      Q262  0.018909   0.002544   7.432 1.39e-13 ***

                 2.5 %     97.5 %
(Intercept) 6.33972601 6.80750682
      Q262  0.01392002 0.02389794

当我将两个变量绘制在ggplot

ggplot(df, aes(Q262, Q49)) + geom_jitter(width = 0.2, height = 0.2, color = "black") +
  geom_smooth(method = "lm", col = "red") +
  scale_y_continuous(breaks = seq(0, 10, 1))

我明白了：

绘制回归线

该模型预测我的截距为 6.573616 (6.33972601 - 6.80750682)。但是，绘制的回归线将截距放置在 6.8 处，这是置信区间的上限。

为什么会这样？如何将模型预测的精确回归线绘制到图中？任何帮助将不胜感激。

标签： rggplot2lm

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