如何在Julia绘图中添加回归方程与R²系数？

要在散点图中添加y=ax+b形式的回归方程和R²系数，只需从拟合好的模型中提取参数，格式化文本后用Plots的标注功能添加即可，具体实现步骤如下：

1. 提取模型参数与R²值 #

从GLM拟合的线性模型中，直接获取截距、斜率，同时计算或调用函数得到R²：

# 从模型中提取截距和斜率
intercept = coef(model)[1]
slope = coef(model)[2]

# 获取R²（GLM v1.5+可直接用r2函数，旧版本可手动计算）
r_squared = r2(model)
# 旧版本手动计算方式：r_squared = 1 - deviance(model)/nulldeviance(model)

2. 格式化文本内容 #

将参数格式化为易读的y=ax+b方程和R²文本：

# 保留3位小数格式化回归方程
eq_text = "y = $(round(slope, digits=3))x + $(round(intercept, digits=3))"
# 保留4位小数格式化R²
r2_text = "R² = $(round(r_squared, digits=4))"
# 合并为多行文本
annot_text = "$eq_text\n$r2_text"

3. 添加标注到散点图 #

使用annotate!函数将文本添加到图中合适位置（坐标根据你的数据范围调整）：

完整整合代码 #

using Plots
using DataFrames
using GLM

# 生成数据
df = DataFrame(x = collect(1:7), y = collect(1:7)+rand(7))

# 拟合线性模型
model = lm(@formula(y ~ x), df)

# 绘制带平滑线的散点图
scatter(df.x, df.y, smooth = true, label = "data")
xlabel!("x")
ylabel!("y")

# 提取参数与R²
intercept = coef(model)[1]
slope = coef(model)[2]
r_squared = r2(model)

# 格式化标注文本
eq_text = "y = $(round(slope, digits=3))x + $(round(intercept, digits=3))"
r2_text = "R² = $(round(r_squared, digits=4))"
annot_text = "$eq_text\n$r2_text"

# 添加标注到图中（示例坐标为x=5, y=8，可根据实际数据调整）
annotate!(5, 8, text(annot_text, 10, :left))

# 显示图形
display(current())

注意事项 #

• 标注的坐标需要根据你的数据范围调整，避免被散点遮挡
• 可通过修改text函数的参数调整字体大小（示例中为10）、对齐方式（:left/:center/:right）

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Quinten