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[英]R : confidence interval being partially displayed with ggplot2 (using geom_smooth())
[英]Find points over and under the confidence interval when using geom_stat / geom_smooth in ggplot2
这个解决方案利用了ggplot2为您做的辛勤工作:
library(sp)
# we have to build the plot first so ggplot can do the calculations
ggplot(df,aes(mpg,cyl)) +
geom_point() +
geom_smooth() -> gg
# do the calculations
gb <- ggplot_build(gg)
# get the CI data
p <- gb$data[[2]]
# make a polygon out of it
poly <- data.frame(
x=c(p$x[1], p$x, p$x[length(p$x)], rev(p$x)),
y=c(p$ymax[1], p$ymin, p$ymax[length(p$x)], rev(p$ymax))
)
# test for original values in said polygon and add that to orig data
# so we can color by it
df$in_ci <- point.in.polygon(df$mpg, df$cyl, poly$x, poly$y)
# re-do the plot with the new data
ggplot(df,aes(mpg,cyl)) +
geom_point(aes(color=factor(in_ci))) +
geom_smooth()
它需要一些调整(即最后一点获得2
值),但我的时间有限。 请注意, point.in.polygon
返回值为:
0
:点是pol的外部 1
:点是pol的内部 2
:点位于pol边缘的相对内部 3
:点是pol的顶点 所以将代码更改为TRUE
/ FALSE
应该很容易,无论值是否为0
。
我不得不深入了解github
回购,但我终于得到了它。 为此,您需要了解stat_smooth
工作原理。 在这种特定情况下,调用loess
函数进行平滑(可以使用与下面相同的过程构造不同的平滑函数):
所以,在这个场合使用loess
,我们会这样做:
#data
df <- mtcars[,c("mpg","cyl"), with=FALSE]
#run loess model
cars.lo <- loess(cyl ~ mpg, df)
然后我必须阅读这个 ,以便了解如何在stat_smooth
内部进行stat_smooth
。 显然,hadley使用predictdf
函数(未导出到命名空间),如下所示:
predictdf.loess <- function(model, xseq, se, level) {
pred <- stats::predict(model, newdata = data.frame(x = xseq), se = se)
if (se) {
y = pred$fit
ci <- pred$se.fit * stats::qt(level / 2 + .5, pred$df)
ymin = y - ci
ymax = y + ci
data.frame(x = xseq, y, ymin, ymax, se = pred$se.fit)
} else {
data.frame(x = xseq, y = as.vector(pred))
}
}
阅读完上述内容后,我可以使用以下方法创建自己的数据预测框架:
#get the predictions i.e. the fit and se.fit vectors
pred <- predict(cars.lo, se=TRUE)
#create a data.frame from those
df2 <- data.frame(mpg=df$mpg, fit=pred$fit, se.fit=pred$se.fit * qt(0.95 / 2 + .5, pred$df))
看看predictdf.loess
我们可以看到置信区间的上边界被创建为pred$fit + pred$se.fit * qt(0.95 / 2 + .5, pred$df)
,下边界为pred$fit - pred$se.fit * qt(0.95 / 2 + .5, pred$df)
。
使用那些我们可以为这些边界之上或之下的点创建一个标志:
#make the flag
outerpoints <- +(df$cyl > df2$fit + df2$se.fit | df$cyl < df2$fit - df2$se.fit)
#add flag to original data frame
df$outer <- outerpoints
df$outer
列可能是OP正在查找的内容(如果它在边界之外则取值1,否则为0)但仅仅是为了它我正在下面绘制它。
请注意,上面的+
函数仅用于将逻辑标志转换为数字。
现在,如果我们绘制如下:
ggplot(df,aes(mpg,cyl)) +
geom_point(aes(colour=factor(outer))) +
geom_smooth()
我们实际上可以看到置信区间内外的点。
输出:
PS对于那些对上下边界感兴趣的人,他们是这样创造的(推测:虽然阴影区域可能是用geom_ribbon创建的 - 或类似的东西 - 这使得它们更圆而且漂亮):
#upper boundary
ggplot(df,aes(mpg,cyl)) +
geom_point(aes(colour=factor(outer))) +
geom_smooth() +
geom_line(data=df2, aes(mpg , fit + se.fit , group=1), colour='red')
#lower boundary
ggplot(df,aes(mpg,cyl)) +
geom_point(aes(colour=factor(outer))) +
geom_smooth() +
geom_line(data=df2, aes(mpg , fit - se.fit , group=1), colour='red')
使用ggplot_build
就像@ hrbrmstr这个不错的解决方案一样,你可以通过简单地将一系列x值传递给geom_smooth
指定应该计算错误界限的位置来实现这一点,并使其等于你的点的x值。 然后,您只需查看y值是否在范围内。
library(ggplot2)
## dummy data
df <- mtcars[,c("mpg","cyl")]
ggplot(df, aes(mpg, cyl)) +
geom_smooth(params=list(xseq=df$mpg)) -> gg
## Find the points within bounds
bounds <- ggplot_build(gg)[[1]][[1]]
df$inside <- with(df, bounds$ymin < cyl & bounds$ymax > cyl)
## Add the points
gg + geom_point(data=df, aes(color=inside)) + theme_bw()
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