R：比較奇數索引的向量

Question

我有一些難以處理的數據。 有兩個矢量在沿物理對象的點處進行質量度量（從0-1開始）。 根據從物體底部進行測量的距離對這些測量進行索引。 然后，將質量改善的轉換應用於對象，然后再次進行測量。 但是，測量的數量不同，進行測量的點也不相同。

在R中，數據看起來像這樣（但還有更多點）

轉換前：

     value index
[1,]   0.3     6
[2,]   0.6    16
[3,]   0.1    25
[4,]   0.8    37
[5,]   0.2    46
[6,]   0.4    58
[7,]   0.4    64
[8,]   0.2    76

轉換后：

      value index
 [1,]   0.3     1
 [2,]   0.5     9
 [3,]   0.7    18
 [4,]   0.4    30
 [5,]   0.9    44
 [6,]   0.3    48
 [7,]   0.4    61
 [8,]   0.5    66
 [9,]   0.3    76
[10,]   0.1    85

假設沿着對象的質量是連續的（如果不是在每個點都觀察到），並且在轉換過程中改進的量取決於沿着對象的點，我希望能夠顯示質量改進的分布。

由於測量數量和索引不同，我不認為

plot(density(after$value - before$value)) 

是我要的東西。 我的問題是，是否有一種理智的方法來消除這種差異，以便使我對質量有多大提高有很多觀察？ 還是我會停留在研究均值差異上？

Answer 1

也許這就是您想要的：要在同一圖形上顯示“轉換前”和“轉換后”的索引與值的平滑曲線，以便可以直觀地看到質量的總體“改善”：下面是一些模擬數據。

bef <- .2 + 2*((1:1000)/1000 - .5)^2  + round(rnorm(1000),1)/100
aft <- bef * (1 + rnorm(1,.7,.2))
bef.samp <- sample(1:1000, 100)
aft.samp <- sample(1:1000, 60)
bef.df <- data.frame( value = bef[ bef.samp ], index = bef.samp )
aft.df <- data.frame( value = aft[ aft.samp ], index = aft.samp )
bef.aft <- rbind( cbind(when = 'bef', bef.df), cbind( when = 'aft', aft.df))
ggplot(bef.aft, aes(index,value)) + 
   geom_smooth(aes(colour = when), se=0, size=1) + 
      geom_point(aes(colour=when))