使用ggplot2绘制残差图时遇.fitted对象未找到错误的求助

我正在尝试通过残差分析可视化数据，判断其是否服从正态分布。用R内置功能绘制残差图很简单，但我更偏好使用ggplot2，不过持续遇到对象找不到的问题，最近的错误是提示.fitted对象未找到。

我的代码： #

library(readxl)
library(ggplot2)

ggplot(Data_proj,
       aes(x = x1/1000,
           y = as.numeric(y))) +
      geom_point() +
      geom_smooth(method = "lm") +
      facet_wrap(~x2)

ggplot(Data_proj, aes(x = .fitted, .resid)) +
      geom_point() +
      geom_hline(yintercept = 0)

错误信息： #

Error in `geom_point()`:
    ! Problem while computing aesthetics.
    ℹ Error occurred in the 1st layer.
    Caused by error in `FUN()`:
    ! object '.fitted' not found
    Run `rlang::last_trace()` to see where the error occurred.

补充数据： #

data <- tibble::tibble(
  x1 = c(8135, 1629, 2824, 9780, 8856, 10387),
  x2 = c(1, 1, 1, 0, 1, 1),
  y = c("92.1281", "52.3726", "49.3202", "195.8212", "100.8019", "113.7111"),
  .fitted = c(
    `1` = 128.689193244635,
    `2` = 45.2529218882561,
    `3` = 60.5782130457833,
    `4` = 149.785514545164,
    `5` = 137.935665984866,
    `6` = 157.569992982502
  ),
  .resid = c(
    `1` = -36.5610932446345,
    `2` = 7.11967811174389,
    `3` = -11.2580130457833,
    `4` = 46.0356854548364,
    `5` = -37.1337659848664,
    `6` = -43.8588929825017
  ),
)

错误原因 #

1. geom_smooth(method="lm")仅在图中绘制拟合直线，不会将拟合值（.fitted）和残差（.resid）存入原始数据集Data_proj，直接调用这两个变量自然会找不到。
2. 补充的数据集命名为data，但ggplot代码中调用的是Data_proj，数据集名称不匹配，也会导致列找不到。

修复步骤 #

方法1：手动拟合模型并合并结果到数据集

先拟合线性模型，提取拟合值和残差，合并到原始数据集后再绘图：

library(readxl)
library(ggplot2)

# 处理数据：将y转换为数值型
Data_proj$y_num <- as.numeric(Data_proj$y)
# 拟合包含x1和x2的线性模型（对应补充数据中的.fitted计算逻辑）
model <- lm(y_num ~ x1 + x2, data = Data_proj)
# 将拟合值和残差合并到原数据集
Data_proj <- cbind(Data_proj, .fitted = fitted(model), .resid = residuals(model))

# 绘制残差图
ggplot(Data_proj, aes(x = .fitted, y = .resid)) +
  geom_point() +
  geom_hline(yintercept = 0, linetype = "dashed", color = "red")

方法2：直接使用补充的数据集

注意数据集名称要匹配，将ggplot中的Data_proj改为data即可：

ggplot(data, aes(x = .fitted, y = .resid)) +
  geom_point() +
  geom_hline(yintercept = 0, linetype = "dashed", color = "red")

方法3：用broom包简化模型结果整理

broom包可以快速将模型结果转换为包含拟合值、残差的tidy数据框，更方便绘图：

library(readxl)
library(ggplot2)
library(broom)

# 处理数据并拟合模型
Data_proj$y_num <- as.numeric(Data_proj$y)
model <- lm(y_num ~ x1 + x2, data = Data_proj)
# 用augment生成包含拟合值、残差的数据框
model_aug <- augment(model)

# 绘制残差图
ggplot(model_aug, aes(x = .fitted, y = .resid)) +
  geom_point() +
  geom_hline(yintercept = 0)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Razrer