ggplot2：如何绘制正交回归线？

Question

我已经在两种不同的视觉感知测试中测试了大量参与者——现在，我想看看这两种测试的表现在多大程度上相关。

为了可视化相关性，我使用 R 在 R 中绘制散点图ggplot()并拟合回归线（使用stat_smooth()）。但是，由于 myx和yvariable 都是性能度量，因此在拟合回归线时我需要同时考虑它们 - 因此，我不能使用简单的线性回归（使用stat_smooth(method="lm")），而是需要拟合正交回归（或 Total最小二乘法）。我该怎么做呢？

我知道我可以formula在中指定stat_smooth()，但我不知道要使用什么公式。据我了解，预设方法 ( lm, glm, gam, loess, rlm) 都不适用。

Answer 1

事实证明，可以提取从主成分分析的斜率和截距上（X，Y），如图所示在这里。这只是稍微简单一点，在基本 R 中运行，并给出与使用Deming(...)in相同的结果MethComp。

# same `x and `y` as @user20650's answer
df  <- data.frame(y, x)
pca <- prcomp(~x+y, df)
slp <- with(pca, rotation[2,1] / rotation[1,1])
int <- with(pca, center[2] - slp*center[1])

ggplot(df, aes(x,y)) + 
  geom_point() + 
  stat_smooth(method=lm, color="green", se=FALSE) +
  geom_abline(slope=slp, intercept=int, color="blue")