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如何在ggplot2 qplot上叠加修改过的黄土线？

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背景

现在，我正在创建一个多预测线性模型并生成诊断图来评估回归假设 . （这是我目前喜欢的多元回归分析统计课程:-)

我的教科书（Cohen，Cohen，West和Aiken 2003）建议根据残差绘制每个预测因子，以确保：

  • 残差不系统地与预测变量共同

  • 残差与模型中的每个预测变量相同

在第（2）点，我的教科书有这样的说法：

一些统计软件包允许分析师在残差平均值（0线），高于平均值的1个标准差和低于残差平均值的1个标准偏差下绘制低值拟合线....在本案例中{他们的例子}，两条线{mean 1sd和mean - 1sd}大致平行于lowess {0}线，与残差的方差不随X变化的解释一致 . （p.131）

如何修改黄土线？

我知道如何使用“0行”生成散点图：

# First, I'll make a simple linear model and get its diagnostic stats
    library(ggplot2)
    data(cars)
    mod <- fortify(lm(speed ~ dist, data = cars))
    attach(mod)
    str(mod)

    # Now I want to make sure the residuals are homoscedastic
    qplot (x = dist, y = .resid, data = mod) + 
    geom_smooth(se = FALSE) # "se = FALSE" Removes the standard error bands

但有没有人知道如何使用 ggplot2 和 qplot 来生成0线，"mean + 1sd"和"mean - 1sd"线叠加的图？这是一个奇怪/复杂的问题吗？

r statistics ggplot2

3 回答

  • 1

    道歉

    伙计们，我想为我的无知道歉 . 哈德利是绝对正确的，答案就在我面前 . 我怀疑，我的问题源于统计，而不是程序化的无知 .

    我们免费获得68％的置信区间

    geom_smooth() 默认为 loess 平滑，它将1sd和-1sd行叠加作为交易的一部分 . 那个68％的间隔是什么，并且一直在寻找我已经知道该怎么做的东西 . 它没有通过指定 geom_smooth(se = FALSE) 来实际关闭我的代码中的置信区间 .

    我的示例代码应该看起来像什么

    # First, I'll make a simple linear model and get its diagnostic stats.
library(ggplot2)
data(cars)
mod <- fortify(lm(speed ~ dist, data = cars))
attach(mod)
str(mod)

# Now I want to make sure the residuals are homoscedastic.
# By default, geom_smooth is loess and includes the 68% standard error bands.
qplot (x = dist, y = .resid, data = mod) + 
geom_abline(slope = 0, intercept = 0) +
geom_smooth()

    我学到了什么

    哈德利实施了一种非常美丽而简单的方式来获得我一直想要的东西 . 但由于我专注于黄土线，我忽略了这样一个事实：68％的置信区间受到了我需要的线条的限制 . 对不起，大家好 .

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  • 4

    你能从数据计算/ - 标准偏差值，并将它们的拟合曲线添加到图中吗？

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  • 1

    看看我的问题“modify lm or loess function..”

    我不确定我是否非常关注你的问题，但也许是：

    + stat_smooth(method=yourfunction)

    如果您将函数定义为described here，则可以正常工作 .

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