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回帰をグラフ化したデータセットがあります（ を使用ggplot2）stat_smooth：

ggplot(data = mydf, aes(x=time, y=pdm)) + geom_point() + stat_smooth(col="red")

プロット1

また、同じ方法を使用して分位数を取得したいと思います (より単純な場合は、四分位数だけで十分です)。私がなんとか得たのは次のとおりです。

ggplot(data = mydf, aes(x=time, y=pdm, z=surface)) + geom_point() + stat_smooth(col="red") + stat_quantile(quantiles = c(0.25,0.75))

ここに画像の説明を入力

残念ながら、 を入れることができませmethod="loess"んstat_quantile()。間違っていなければ、問題は解決します。

(明確でない場合、望ましい動作 = 分位点の非線形回帰、したがって、Q25 と Q75 の回帰は、(それぞれ) 私の赤い曲線の下と上にあります (プロットされている場合、Q50 は私の赤い曲線になります))。

ありがとう

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stat_quantileデフォルトでは、各 x 値で 25 パーセンタイルと 75 パーセンタイルに最適な線をプロットします。パッケージの関数をstat_quantile使用します (呼び出しで暗黙的に) 。私の知る限り、黄土回帰はしません。ただし、分位点回帰には他の柔軟な関数を使用できます。以下に 2 つの例を示します。rqquantregmethod="rq"stat_quantilerq

B-スプライン: 

library(splines)

stat_quantile(formula=y ~ bs(x, df=4), quantiles = c(0.25,0.75))

二次多項式:

stat_quantile(formula=y ~ poly(x, 2), quantiles = c(0.25,0.75))

stat_quantileは引き続き を使用してrqいrqますが、上記のタイプの式を受け入れます (式を指定しない場合、stat_quantileは暗黙的に を使用していformula=y~xます)。で と同じ式を使用すると、分位数と平均期待値に一貫した回帰方法が使用されますgeom_smooth。stat_quantile

于 2016-03-30T17:20:18.660 に答える