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針對 x 的每個值在 y 的條件分布上繪制回歸線

[英]Plotting a regression line over the conditional distribution of y for each value of x

對於 x 的每個值(在這種情況下為 educ),我想 plot y(收入)的分布並添加 y ~ x 的回歸線。

df <- structure(list(
       income = c(16L, 18L, 26L, 16L, 34L, 22L, 42L, 
                  42L, 16L, 20L, 66L, 26L, 20L, 30L, 20L, 30L, 32L, 16L, 20L, 58L, 
                  30L, 26L, 20L, 40L, 32L, 22L, 20L, 56L, 32L, 30L, 30L, 48L, 40L, 
                  84L, 50L, 38L, 30L, 76L, 48L, 36L, 40L, 44L, 30L, 60L, 24L, 88L, 
                  46L, 50L, 50L, 22L, 26L, 46L, 22L, 24L, 64L, 62L, 24L, 50L, 32L, 
                  34L, 52L, 24L, 22L, 20L, 30L, 24L, 120L, 22L, 82L, 18L, 26L, 
                  104L, 28L, 32L, 38L, 44L, 22L, 18L, 24L, 56L), 
       educ = c(10L, 7L, 9L, 11L, 14L, 12L, 16L, 16L, 9L, 10L, 16L, 12L, 10L, 15L, 
                10L, 19L, 16L, 11L, 10L, 16L, 12L, 10L, 8L, 12L, 10L, 11L, 10L, 
                14L, 12L, 11L, 14L, 14L, 7L, 18L, 10L, 12L, 12L, 16L, 16L, 11L, 
                11L, 12L, 10L, 15L, 9L, 17L, 16L, 16L, 14L, 11L, 12L, 16L, 9L, 
                 9L, 14L, 16L, 10L, 13L, 10L, 16L, 18L, 12L, 14L, 13L, 14L, 13L, 
                18L, 10L, 16L, 12L, 12L, 14L, 12L, 12L, 14L, 12L, 12L, 10L, 12L, 
                20L), 
       race = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
              1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
              2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
              3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
              3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
              3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L), .Label = c("b", "h", "w"), class = "factor"), 
       race2 = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
              1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
              2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
              3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
              3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
              3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L), z1 = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
              1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
              0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
              0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
              0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
              0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L
              ), 
       z2 = c(0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
              0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
              1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
              0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
              0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 
              0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L)), row.names = c(NA, -80L), class = c("tbl_df", 
         "tbl", "data.frame"))

到目前為止,我已經使用ggridges package 到 plot y 在每個 x 值處的分布。 盡管如此,通過這樣做,我實際上必須更改每個變量的坐標(x 變為 y,反之亦然)。 為了“還原”這個,我翻轉了坐標,結果我得到了這個:

ggplot(df, aes(x = income, y = educ, group = educ)) +
     geom_density_ridges(jittered_points = TRUE,
                  position = position_points_jitter(height = 0),
                  point_size = 1.5,
                  point_shape = 1,
                  alpha = 0.3) +
      coord_flip()

在此處輸入圖像描述

問題是,如果我向 plot 添加一條回歸線,我會得到每個 educyr 值的回歸線(因為我必須將它們分組以應用geom_density_ridges() )。 此外,回歸線實際上是 x ~ y 而不是 y ~ x。

在此處輸入圖像描述

為了解決這個問題,我發現 x ~ y 的回歸線等同於 y ~ x,因此回歸線看起來與我應用geom_smooth()相同,但 educyr 為 x,hrinc 為 y。

 fit <- lm(df$income ~ df$educ)
 slope <- 1/fit$coefficients[[2]]
 intercept <- fit$coefficients[[1]]/fit$coefficients[[2]] * -1

 ggplot(df, aes(x = income, y = educ, group = educ)) +
 geom_density_ridges(jittered_points = TRUE,
                  position = position_points_jitter(height = 0),
                  point_size = 1.5,
                  point_shape = 1,
                  alpha = 0.3) + 
 stat_function(fun=function(x) intercept + slope*x, color = "red") +
 scale_y_continuous(breaks=seq(0, 20, 5), limits=c(8, 20)) +
 coord_flip() 

在此處輸入圖像描述

如果我使用過,這與我會得到的相同:

ggplot(df, aes(x = educ, y = income)) +
    geom_point() +
    geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)

在此處輸入圖像描述

我想知道是否有更好的方法來做到這一點。 具體來說,如果有辦法 plot 使用ggplot2但不使用ggridges的每個 x 值的 y 分布,所以我不需要反轉坐標。

聽起來好像您想代表educ的每個(分箱)值的一維income密度。 我認為ggridges方法在這里很好。 如果您想要另一種方法,您可以使用geom_tile來完成,其中填充或 alpha 表示密度。 不過,這需要先手動構建密度,這有點麻煩。 最終結果非常好,但我不相信它比ggridges更好。 但是,它確實具有不需要翻轉以進行回歸的好處:

d <- do.call(c, lapply(split(df$income, round(df$educ)), function(x) {
  if(length(x) > 1) 
    density(x, from = 12, to = 125)$y * length(x) 
  else 
    numeric(512)}))

df_dens <- data.frame(educ = rep(sort(unique(round(df$educ))), each = 512), 
                      income = rep(seq(12, 125, length.out = 512), 
                               length(sort(unique(round(df$educ))))),
                      dens = d)

ggplot(df, aes(x = educ, y = income)) + 
  geom_tile(data = df_dens, aes(alpha = dens), fill = "red") +
  scale_alpha_continuous(range = c(0, 1)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = "lm", colour = "red4", se = FALSE, linetype = 2)

在此處輸入圖像描述

暫無
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