J'ai inclus une statistique stat_poly_eq()
dans mon package ggpmisc
qui permet cette réponse:
library(ggplot2)
library(ggpmisc)
df <- data.frame(x = c(1:100))
df$y <- 2 + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40)
my.formula <- y ~ x
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, color="black", formula = my.formula) +
stat_poly_eq(formula = my.formula,
aes(label = paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "~~~")),
parse = TRUE) +
geom_point()
p

Cette statistique fonctionne avec tout polynôme sans termes manquants et, espérons-le, a suffisamment de flexibilité pour être généralement utile. Les étiquettes R ^ 2 ou R ^ 2 ajustées peuvent être utilisées avec n'importe quelle formule de modèle équipée de lm (). Étant une statistique ggplot, elle se comporte comme prévu à la fois avec les groupes et les facettes.
Le package 'ggpmisc' est disponible via CRAN.
La version 0.2.6 vient d'être acceptée au CRAN.
Il répond aux commentaires de @shabbychef et @ MYaseen208.
@ MYaseen208 cela montre comment ajouter un chapeau .
library(ggplot2)
library(ggpmisc)
df <- data.frame(x = c(1:100))
df$y <- 2 + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40)
my.formula <- y ~ x
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, color="black", formula = my.formula) +
stat_poly_eq(formula = my.formula,
eq.with.lhs = "italic(hat(y))~`=`~",
aes(label = paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "~~~")),
parse = TRUE) +
geom_point()
p

@shabbychef Il est maintenant possible de faire correspondre les variables de l'équation à celles utilisées pour les étiquettes d'axe. Pour remplacer le x par disons z et y par h, on utiliserait:
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, color="black", formula = my.formula) +
stat_poly_eq(formula = my.formula,
eq.with.lhs = "italic(h)~`=`~",
eq.x.rhs = "~italic(z)",
aes(label = ..eq.label..),
parse = TRUE) +
labs(x = expression(italic(z)), y = expression(italic(h))) +
geom_point()
p

Étant ces expressions R normales, les lettres grecques peuvent désormais être utilisées à la fois dans les lhs et les rhs de l'équation.
[08/03/2017] @elarry Edit pour répondre plus précisément à la question d'origine, montrant comment ajouter une virgule entre l'équation et les étiquettes R2.
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, color="black", formula = my.formula) +
stat_poly_eq(formula = my.formula,
eq.with.lhs = "italic(hat(y))~`=`~",
aes(label = paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "*plain(\",\")~")),
parse = TRUE) +
geom_point()
p

[2019-10-20] @ helen.h Je donne ci-dessous des exemples d'utilisation de stat_poly_eq()
avec groupement.
library(ggpmisc)
df <- data.frame(x = c(1:100))
df$y <- 20 * c(0, 1) + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40)
df$group <- factor(rep(c("A", "B"), 50))
my.formula <- y ~ x
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y, colour = group)) +
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, formula = my.formula) +
stat_poly_eq(formula = my.formula,
aes(label = paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "~~~")),
parse = TRUE) +
geom_point()
p
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y, linetype = group)) +
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, formula = my.formula) +
stat_poly_eq(formula = my.formula,
aes(label = paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "~~~")),
parse = TRUE) +
geom_point()
p


[2020-01-21] @Herman Cela peut être un peu contre-intuitif à première vue, mais pour obtenir une seule équation lors de l'utilisation du regroupement, il faut suivre la grammaire des graphiques. Limitez le mappage qui crée le regroupement à des calques individuels (illustré ci-dessous) ou conservez le mappage par défaut et remplacez-le par une valeur constante dans le calque où vous ne souhaitez pas le regroupement (par exemple colour = "black"
).
Suite de l'exemple précédent.
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, formula = my.formula) +
stat_poly_eq(formula = my.formula,
aes(label = paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "~~~")),
parse = TRUE) +
geom_point(aes(colour = group))
p

[2020-01-22] Par souci d'exhaustivité un exemple à facettes, démontrant que dans ce cas également les attentes de la grammaire des graphismes sont remplies.
library(ggpmisc)
df <- data.frame(x = c(1:100))
df$y <- 20 * c(0, 1) + 3 * df$x + rnorm(100, sd = 40)
df$group <- factor(rep(c("A", "B"), 50))
my.formula <- y ~ x
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +
geom_smooth(method = "lm", se=FALSE, formula = my.formula) +
stat_poly_eq(formula = my.formula,
aes(label = paste(..eq.label.., ..rr.label.., sep = "~~~")),
parse = TRUE) +
geom_point() +
facet_wrap(~group)
p

latticeExtra::lmlineq()
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