function

• t phải mất ba đối số: data, x, và y. Hàm sẽ tạo một biểu đồ phân tán với một đường hồi quy và in tóm tắt của mô hình hồi quy tuyến tính. x và y trong trường hợp này là glucose tại thời điểm 0 giờ và sau 2 giờ

t <- function(data, x, y) {
  library(ggplot2)
 
  model <- lm(formula = paste(y, "~", x), data = data) 
  print(summary(model))
 
  scatter <- ggplot(data, aes(x = .data[[x]], y = .data[[y]])) +
    geom_point() +
    geom_smooth(formula = y ~ x, method = "lm") +
    labs(x = x, y = y)
  
  return(scatter)
}

d <- data.frame(
  y = c(5.9, 5.3, 4.6, 6.2, 6.0, 6.4, 7.6, 5.9, 7.5, 6.2, 6.9, 5.6, 5.1, 5.7, 5.0, 5.2, 7.7, 8.0, 7.7),
  x = c(3.9, 4.7, 3.7, 4.6, 5.4, 4.7, 4.1, 3.1, 6.1, 5.3, 5.6, 4.7, 3.9, 4.7, 4.0, 4.2, 6.2, 5.8, 5.0)
)

# Call the function with the data frame 'd'
plot_scatter <- t(data = d, x = "x", y = "y")

## 
## Call:
## lm(formula = paste(y, "~", x), data = data)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -0.91970 -0.61615 -0.05247  0.29533  1.86881 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
## (Intercept)   2.3930     1.0674   2.242  0.03860 * 
## x             0.8142     0.2227   3.656  0.00195 **
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.8063 on 17 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.4402, Adjusted R-squared:  0.4073 
## F-statistic: 13.37 on 1 and 17 DF,  p-value: 0.001955

print(plot_scatter)