利用R语言绘制散点图

Question

根据matlab的步骤，转化为R语言画散点图，推测回归函数的形式

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在R语言中，我们可以使用ggplot2包来创建高质量的散点图。首先确保安装了ggplot2包，如果没有，可以通过以下命令进行安装：

install.packages("ggplot2")

然后加载这个包并绘制散点图：

library(ggplot2)

# 创建数据框
data <- data.frame(
  Temperature = 100:190,
  Yield = c(45, 51, 54, 61, 66, 70, 74, 78, 85, 89)
)

# 绘制散点图
ggplot(data, aes(x = Temperature, y = Yield)) +
  geom_point(color = "red", shape = 16) +
  labs(title = "温度-得率散点图",
       x = "温度 (°C)",
       y = "得率 (%)") +
  theme_minimal()

这段代码会生成一个红色的散点图，每个点代表一对温度和得率的数据。标题是"温度-得率散点图"，X轴表示温度（单位：°C），Y轴表示得率（单位：%）。使用theme_minimal()是为了提供一个简洁的布局。

至于推测回归函数的形式，通常可以使用lm()函数来建立线性模型，并通过残差图检查拟合效果。这里是线性回归的示例：

# 建立线性模型
model <- lm(Yield ~ Temperature, data = data)

# 拟合结果
summary(model)

# 绘制残差图
plot(model, which = 1)

上述代码将计算线性回归模型并输出其摘要信息，包括系数、标准误差、t值和p值等。接着，它会绘制残差图，用于检查模型是否符合线性关系以及是否存在异方差性等问题。如果散点图上的点大致沿着一条直线分布且没有明显的趋势，那么线性函数μ(x) = a + bx可能是合适的。