如何在R中創建一個箱形圖，其中框表示第15個和第85個百分位數，而不是默認的第25個和第75個百分位數？

Question

我只是使用此內置數據集來解釋我想做的事情，因為我的數據基本上是相同的。 使用bwplot的標准箱線圖顯然bwplot了第25個和第75個百分位數作為框的頂部和底部。

我有辦法改變箱形圖，使箱形的頂部和底部分別是每個系數的第85和15個百分點嗎？ 如果這不可能-是否有辦法將它們分別表示為每個因子上方的線？

    library(MASS)
    data <- ChickWeight[,c("Diet", "weight")] 
    bwplot(data$weight~data$Diet)

我還希望能夠繪制靜態范圍作為圖的背景（例如，介於150到250之間的陰影區域）-如何做到這一點？

預先致歉，因為我對R還是陌生的。非常感謝您對這個簡單任務的任何幫助，我發現很多R文檔都很難理解。

Answer 1

bwplot使用函數fivenum來生成箱線圖分位數。 您可以通過制作自己的功能boxplot.stats版本來更改此boxplot.stats 。 在這里，我只更改了一行，您可以看到它已被注釋掉。 您可以在my.panel函數中添加所需的陰影：

library(MASS)
library(lattice)

my.boxplot.stats <- function (x, coef = 1.5, do.conf = TRUE, do.out = TRUE) {
if (coef < 0) 
    stop("'coef' must not be negative")
nna <- !is.na(x)
n <- sum(nna)
#stats <- stats::fivenum(x, na.rm = TRUE)
stats <- quantile(x, probs = c(0.0, 0.15, 0.5, 0.85, 1.0), na.rm = TRUE)
iqr <- diff(stats[c(2, 4)])
if (coef == 0) 
    do.out <- FALSE
else {
    out <- if (!is.na(iqr)) {
                x < (stats[2L] - coef * iqr) | x > (stats[4L] + coef * 
                            iqr)
            }
            else !is.finite(x)
    if (any(out[nna], na.rm = TRUE)) 
        stats[c(1, 5)] <- range(x[!out], na.rm = TRUE)
}
conf <- if (do.conf) 
    stats[3L] + c(-1.58, 1.58) * iqr/sqrt(n)
list(stats = stats, n = n, conf = conf, out = if (do.out) x[out & 
                                    nna] else numeric())
}

my.panel <- function (x,y,...) {
    panel.rect(xleft = 0, xright = 5, ybottom = 150, ytop = 250, col="lightgrey", border = 0)
panel.bwplot(x, y, ...)
}

data <- ChickWeight[,c("Diet", "weight")] 
bwplot(data$weight~data$Diet, stats = my.boxplot.stats, panel= my.panel)

Answer 2

在此處查看答案： 在R中的箱圖中添加不同的百分位數

基本上，您首先需要手動計算分位數並手動添加線段。 這是最可靠的解決方案。

另外，您可以使用ggplot2快速執行此操作，而不會出現異常值。 如果確實需要，可以手動添加離群值。

library(ggplot2)
library(MASS)
library(plyr)
data <- ChickWeight[,c("Diet", "weight")] 

data2 <- ddply(data,.(Diet),
            summarize,
            ymin = min(weight),
            ymax = max(weight),
            middle = median(weight),
            lower = quantile(weight,0.15),
            upper = quantile(weight,0.85))


ggplot(data2,aes(x = Diet)) + geom_boxplot(aes(ymin = ymin,ymax = ymax,middle = middle,upper = upper,lower= lower), stat = 'identity')