如何在R绘图中添加线性回归方程？无需ggplot2的简便方法

用R基础绘图系统就能轻松实现，步骤很清晰：

1. 先用plot()绘制散点图
2. 用lm()拟合线性回归模型，提取截距、斜率和R²值
3. 把回归方程和R²拼接成字符串，用text()添加到图中合适位置

给你个适配定量实验场景的完整示例：

# 模拟标准曲线数据（浓度-响应值）
concentration <- c(0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5)
response <- c(0.08, 0.19, 0.32, 0.41, 0.53)

# 绘制基础散点图
plot(concentration, response, pch = 16, col = "darkblue", 
     xlab = "浓度", ylab = "响应值", main = "标准曲线")

# 拟合线性回归
lr_model <- lm(response ~ concentration)
# 提取关键参数并保留3位小数
intercept <- round(coef(lr_model)[1], 3)
slope <- round(coef(lr_model)[2], 3)
r_squared <- round(summary(lr_model)$r.squared, 3)

# 拼接回归方程文本
lr_text <- paste0("y = ", slope, "x + ", intercept, "\nR² = ", r_squared)

# 添加到图中（坐标可根据实际数据调整）
text(x = 0.3, y = 0.1, labels = lr_text, cex = 0.9)

# 可选：添加拟合直线
abline(lr_model, col = "red", lwd = 2)

• 查内置帮助：输入?par能看到所有基础绘图的可调参数（点样式pch、颜色col、线宽lwd、字体大小cex等），?plot.default可查看绘图函数的详细参数说明
• 运行内置示例：输入demo("graphics")，会展示各种基础绘图的样式和对应代码，跟着改参数试效果最快
• 参考经典书籍：比如《R语言实战》里的基础绘图章节，详细讲解了坐标轴、标题、图例等元素的定制方法
• 动手改示例代码：找一些基础绘图的示例片段，尝试修改颜色、点型、坐标轴范围等参数，在试错中掌握定制技巧

内容的提问来源于stack exchange，提问作者GINA