Diagrama de dispersión basado en un modelo
Puedes crear un diagrama de dispersión basado en un modelo teórico y agregarlo al diagrama con la función lines. Considera el ejemplo del siguiente bloque de código como ilustración.
# Datos. Modelo: Y = X ^ 2
set.seed(54)
x <- seq(0, 10, by = 0.05)
y <- x ^ 2 + rnorm(length(x), sd = 20)
# Gráfico de dispersión y modelo subyacente
plot(x, y, pch = 16)
lines(x, x ^ 2, col = 2, lwd = 3)
# Texto
text(2, 70, expression(Y == X ^ 2))
Gráfico de dispersión con regresión lineal
Es posible añadir una recta de regresión al diagrama de dispersión pasando un objeto lm a la función abline. Recuerda que coef devuelve los coeficientes del modelo lineal estimado.
# Datos. Modelo: Y = X ^ 2
set.seed(54)
x <- seq(0, 10, by = 0.05)
y <- x ^ 2 + rnorm(length(x), sd = 20)
# Gráfico de dispersión con recta de regresión
plot(x, y, pch = 16)
abline(lm(y ~ x), col = 4, lwd = 3)
# Texto
coef <- round(coef(lm(y ~ x)), 2)
text(2, 70, paste("Y = ", coef[1], "+", coef[2], "x"))Gráfico de dispersión con curva LOWESS
El suavizador LOWESS usa regresión polinómica ponderada localmente. Este tipo de regresión no paramétrica se puede estimar con la función lowess.
# Datos. Modelo: Y = X ^ 2
set.seed(54)
x <- seq(0, 10, by = 0.05)
y <- x ^ 2 + rnorm(length(x), sd = 20)
# Gráfico de dispersión con regresión suavizada
plot(x, y, pch = 16)
lines(lowess(x, y), col = 3, lwd = 3)
