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私は多かれ少なかれこのように見えるデータを持っています（プロットを貼り付ける方法がわかりません）：

library(reshape2)
library(ggplot2)

df <- cbind(runif(2000,0,1000), rep(0,n=2000))
for (i in 1:nrow(df)) {
  df[i,2] <- runif(1, df[i,1], (10000-2*df[i,1])) 
}
colnames(df) <- c("x","y")
df.1 <- melt(data.frame(df), id="x")

p <- ggplot(df.1, aes(x=x, y=value))
p <- p + geom_point()
p <- p + geom_smooth()
p

示されている滑らかな線の代わりに、下の5％に1本の直線が必要で、上の95％に1本の直線が必要です。問題は、私が何百万ものポイントを持っていることです。したがって、data.tableは前進するための良い方法だと思います。

library(data.table)
dt <- data.table(df)
dt[,xbin:=0]
for (i in 0:100) {
  x1 <- i*100
  x2 <- (i+1)*100
  dt[x>=x1 & x<x2, xbin:=x2]
}
setkey(dt,xbin)
result1.dt <- dt[,list(ymin=min(y), ymax=max(y)), by=key(dt)]
result1.df <- data.frame(result1.dt)

p <- p + geom_line(data=result1.df, aes(x=xbin, y=ymin))
p <- p + geom_line(data=result1.df, aes(x=xbin, y=ymax))
p

線はまだまっすぐではありませんが、ここからそれを修正するのは簡単です。

最小値と最大値の代わりに、data.tableを使用して5パーセンタイルと95パーセンタイルを取得するにはどうすればよいですか？私は車輪の再発明をしていますか？つまり、これ（および関数）の統計的方法はすでにありますか？

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2 に答える 2

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stat_quantileこれらの線をプロットに追加するために使用できます。

p + stat_quantile(quantiles = c(0.05,0.95))

ここに画像の説明を入力してください

これは、分位点回帰、特にパッケージのrq関数を使用します。quantreg

于 2012-12-18T03:28:59.973 に答える
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p <- p + geom_line(aes(x=c(0,1000), y= quantile(df[,"y"], prob=0.05) ) )
p+geom_line(aes(x=c(0,1000), y= quantile(df[,"y"], prob=0.95) ) )

コメント：@mnelのバージョンの方がはるかに好きですが、おそらくあなたが求めていたものではありません。

于 2012-12-18T03:36:22.933 に答える