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二変量データセットがあります：

set.seed(45)
require(mvtnorm)
sigma <- matrix(c(3,2,2,3), ncol=2) 
df <- as.data.frame(rmvnorm(100, sigma=sigma))
names(df) <- c("u", "v")

v従属変数として設定すると、次の「通常の」最小二乗回帰をggplot簡単に示すことができます。vu

require(ggplot2)
qplot(u, v, data=df) + geom_smooth(aes(u, v), method="lm", se=FALSE)

u...しかし、 onの最小二乗回帰もv（同時に）示したいと思います。

これは、私が素朴にそれをやろうとした方法aesですgeom_smooth。

last_plot() + geom_smooth(aes(v, u), method="lm", color="red", se=FALSE)

もちろん、それはうまくいきません。2番目は適切な線の逆geom_smoothを示しています（私は思います）。最初の線よりも急な傾斜になると思います。

さらに、信頼区間の形状が間違っています。私は特に気にしませんが、手がかりになると思います。

簡単にできないことを求めているのggplot2でしょうか？

編集：これはもう少し、私が期待する行を示しています：

# (1) Least-squares regression of v on u
mod <- lm(v ~ u, data=df)
v_intercept <- coef(mod)[1]
v_slope <- coef(mod)[2]
last_plot() + geom_abline(
    intercept = v_intercept, 
    slope = v_slope, 
    color = "blue", 
    linetype = 2
)

# (2) Least-squares regression of u on v
mod2 <- lm(u ~ v, data=df)
u_intercept <- coef(mod2)[1]
u_slope <- coef(mod2)[2]
# NOTE: we have to solve for the v-intercept and invert the slope
# because we're still in the original (u, v) coordinate frame
last_plot() + geom_abline(
    intercept = - u_intercept / u_slope, 
    slope = 1 / u_slope, 
    color = "red", 
    linetype = 2
)

ここに画像の説明を入力してください

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ggplot(df) + 
  geom_smooth(aes(u,v), method='lm') + 
  geom_smooth(aes(v,u), method='lm', colour="red")
于 2013-02-20T04:45:40.743 に答える