绘制系数和相应的置信区间

Question

我想在条形图中绘制回归模型的系数，该条形图中还包含每个系数的置信区间。

例如

attach(mtcars)
M=lm(mpg ~ . , data = mtcars)

barplot(coefficients(M))
confint(M, level = 0.9)

->如何在一个条形图中绘制这两个信息？

也许也可以根据其值对系数进行排序？

我环顾四周，发现coefplot ，但实际上我想在没有库的情况下进行操作，因为它对于初学者来说应该很容易使用，并且应该解释如何使用绘图。 如果有人知道一个好的包装，也可以。 但是我想将其构建为“我自己”，那么如何找出背后发生的事情呢？ 是否可以获取/检查包中一种特定方法的代码？

另外，我尝试可视化每个变量/组合的含义（如果是DiD模型）。 因此，我想创建一个条形图，以按排序顺序列出（最）重要的系数。 summary(M)命令列出系数和相应的重要性代码。 每个具有高有效码（***）的系数都应首先被监听，然后是**，然后是*。 点和“”不应包含在内。

有任何想法吗？

谢谢！

Answer 1

如果您不想使用任何程序包（ plotrix::plotCI或gplot::barplot2 ），则在R中绘制置信度条的基本技巧是使用arrows(...,angle=90) （或使用gplot::barplot2 segments()如果您不希望错误栏上出现“ serifs”）

M <- lm(mpg ~ . , data = mtcars)
c0 <- coef(M)
cc <- confint(M, level = 0.9)

画图：

b <- drop(barplot(c0,ylim=range(c(cc))))  ## b stores vector of x positions
arrows(b,c0,b,cc[,1],angle=90,length=0.05) ## lower bars
arrows(b,c0,b,cc[,2],angle=90,length=0.05) ## upper bars

我实际上会争辩说，对于基本图，您应该使用points()而不是barplot ，因为barplots对于可能为正或为负的值没有太大意义。 将绘图旋转90度也可能是有意义的，以使其更容易绘制长参数名称。

在完成所有这些操作时，您或多或少已经概括了arm::coefplot 。 （另一种选择是查看coefplot的代码，以查看其实际作用……）

Answer 2

在R 3.1.2中，该软件包现在似乎被命名为gplots 。 使用gplots包gplots::barplot2 。

data(mtcars)
M=lm(mpg ~ . , data = mtcars)

co <- cbind(coefficients(M), summary(M)$coef[,4])
cint <- confint(M, level = 0.9)

# order by sig
cint <- cint[order(co[,2]),]
co <- co[order(co[,2]), ]

# you can do this in the gplots package
# install.packages("gplots")
library(gplots)
barplot2(co[,1], plot.ci= TRUE, ci.l= cint[,1], ci.u= cint[,2],
         horiz= TRUE)

可以通过text和/或title添加其他详细信息/标签。 您可以通过order(..., decreasing=TRUE)选项以相反的方式对图进行order(..., decreasing=TRUE)