带黄土线的散点图,黄土线在特定区域不显示。
i在这里绘制染色体长度的值 没有点的中间区域不包含数据,也不应获得黄土线. 如何修改代码以在该区域停止黄土线? 数据是连续的,但我可以添加行以用一些特殊值标记空白区域或带有标签的列?但是如何在命令中使用它? 我的当前命令: library(IDPmisc) # plot settings (edit here) spanv
14 2023-08-21
编程技术问答社区
在R中是否有超过3个参数预测器的loess的实现,或者有类似效果的技巧?
在 本地回归和/或 r ! 上致电所有专家 我已经限制了 r 中标准 loess 功能的限制,并希望您有一些建议.当前的实现仅支持1-4个预测变量.让我列出我们的应用程序方案,以说明为什么我们要使用全球拟合参数协变量.. 本质上,我们有一个空间失真 s(x,y) z_i = s(x_i,y_i) + v_{g_i} 这些测量值 z 可以通过对每个组 g 的相同基础未置换的测量值 v 进行分组.小组成员g_i以每次测量而闻名,但是基本未发生的测量值v_g v_g v_g尚不知道,应由( global ,而不是局部)回归确定. . 我们需要估计二维空间趋势 s(x,y),然后我们要去除.在我们的应用程序中,在最简单的情况下,每组至少有20组,每组至少35个测量值.测量值随机放置.以第一组为参考,因此有19个未知的偏移. 玩具数据的以下代码(具有一个维度的空间趋势 x )适用于两个或三个偏移组. 不幸的是,带有错误消息的四个或多个偏移组的 loess 呼叫失
22 2023-08-07
编程技术问答社区
在R中为负值的3D黄土平滑设置一个0的上限
我有一个奇怪的问题,但是希望有人能帮助我.我正在尝试创建湖面底部的表面图,然后添加一些点,以显示植物频率的视觉量,以视觉遍及整个湖中的水生植物发生的位置. 现在,我正在使用scatterplot3d和线框在R中分别在R中创建表面图. (想象一下湖轴上的湖水表面为0),然后通过纬度和经度坐标创建了深度的黄土模型.但是,我遇到的一个问题是,黄土模型可以预测积极的深度(当然,这在湖中是不可能的;一个人只能从0的深度进入水柱). 示例 x
8 2023-08-06
编程技术问答社区
用新的X值预测黄土
我试图了解predict.loess函数如何能够在原始数据中不存在的点x处计算新的预测值(y_hat).例如(这是一个简单的例子,我意识到这类示例显然不需要黄土,但它说明了这一点): x 的细节,例如span或degree.当我做predict时,predict如何能够在此新的x上产生一个值?它是否在两个最近的现有x值及其关联y_hat之间进行插值?如果是这样,它是如何做到这一点的细节? 我已经在线阅读了cloess文档,但无法找到它的讨论. 解决方案 但是,由于没有存储系数,因此在这种情况下,"模型"只是用于预测每个y_hat 的细节 也许您已经使用了print(mdl
2 2023-08-06
编程技术问答社区
Python中LOWESS的置信区间
我将如何计算Python低估回归的置信区间?我想将它们作为阴影区域添加到使用以下代码创建的黄土图(其他软件包以外的其他软件包也很好). import numpy as np import pylab as plt import statsmodels.api as sm x = np.linspace(0,2*np.pi,100) y = np.sin(x) + np.random.random(100) * 0.2 lowess = sm.nonparametric.lowess(y, x, frac=0.1) plt.plot(x, y, '+') plt.plot(lowess[:, 0], lowess[:, 1]) plt.show() 我添加了一个示例图,下面是WebBlog 严重统计数据(它是使用GGPLOT创建的)在r)中. 解决方案 loess没有明确的概念,即标准错误.在这种情况下,这并不意味着什么.既然了,那么您就会遇到蛮力的方法. 引导
84 2023-08-06
编程技术问答社区
对数据框的所有列应用 LOESS 过滤/回归
i有一个数据框架,其中包含100列的数值,其中每列都是第一列的不同圆形移动.我需要一对一地将黄土过滤器放在这些列上.在我的上下文中,协变量很简单,只是索引1, 2, 3, ..., . 如何在新的数据框架中获得平滑值?谢谢! 解决方案 假设您的数据帧称为dat,您可以做: ## response vars
2 2023-07-28
编程技术问答社区
如何将loess.smoothing应用于两个图,然后提取点?
我试图将黄土平滑施加到散点图(即两个定量变量之间).我想在散点图中绘制黄土平滑的位置,然后只想提取散点图中的数据点以上的平滑. 例如,如果这是我的散点图: qplot(mpg, cyl, data=mtcars) 我想叠加更顺畅: qplot(mpg, wt, data=mtcars) + with(mtcars, loess.smooth(mpg, wt)) 这导致错误:"不知道如何将O添加到图中". 然后,假设我可以得到那种叠加的工作,我只想提取该线上的汽车. 解决方案 [免责声明:此答案不完整] ggplot2具有添加黄土的函数,例如:stat_smooth(),例如 qplot(mpg, cyl, data=mtcars) + stat_smooth() # For datasets with n
4 2023-07-23
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如何在coplot中在数据上绘制回归线或LOWESS线
在数据上绘制一条线(例如,拟合回归线或非参数lowess线)通常是有帮助的.同样,当变量混淆时,通常对绘制x1,y数据分层的y数据通常有帮助.但是,我无法完全弄清楚如何使用 coplot "> coplot .这应该在 lattice 中,这应该是很自然的. 以下提供了一些可以播放的数据: library(MASS) set.seed(7422) X |
16 2023-07-21
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相当于使用geom_smooth()与 "gam "的跨度。
这可能是一个非常基本的问题,但我还没有找到答案.当method = "gam">时,geom_smooth函数中的span参数是否等效?我一般不熟悉GAM的,所以我感谢对此的任何意见.我想在n> 1'000和method = "loess"的数据中添加一个更灵活的(Wigglier)更光滑的(Wigglier),并且需要大量时间来计算. 解决方案 mgcv::gam默认情况下,使用惩罚回归优化了平滑度.您可以将其关闭并用k参数手动指定平滑度: ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) + geom_point() + geom_smooth(method = "gam", formula = y ~ s(x, bs = "cs", fx = TRUE, k = 20)) 您可能应该研究包装MGCV的文档
2 2023-07-21
编程技术问答社区
没有显示for循环的输出
我试图写一个用于重复(c)和(d)100次的循环.我想在for循环的每次迭代中打印TRS-TRS0的估计值.如果算法很小(例如1/10000),则应停止算法.最后,我希望它创建一个图的图. 我想我在这里有一切,但是当我运行时,我看不到任何事情发生.我想念什么吗? for (i in 1:100){ #c) fit1 = loess(res~x2, data=data.frame(res,x1,x2)) f2=predict(fit1,newdata=data.frame(res,x1,x2)) res=data$y-mean(data$y) -f2 #d) fit2 = loess(res~x1, data=data.frame(res,x1,x2)) f1=predict(fit2,newdata=data.frame(res,x1,x2)) res=data$y - mean(data$y)-f1 TSR=sum((data$y-m
12 2023-07-21
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我可以从R中导出黄土回归的结果吗?
我已经对一些数据进行了loes回归并绘制了它.问题是我想将黑线和浅红线(见图)导出到Excel中.有可能吗? 澄清: 我想从黄土回归而不是图形中导出基础数据. 用于计算它的代码: ggplot(data, aes(x=bigangle, y=meanz, colour=treatment)) + geom_point(data=df, aes(y = X2/median(df$X2), x=X8),color="red",alpha=.6) + geom_smooth(data=df, aes(y = X2/median(df$X2),x=X8),fill="red", colour="black", size=1,alpha=0.4)+ geom_point(position=position_dodge(0.1),aes(shape=treatment), # Shape depends on cond size =
18 2023-07-20
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黄土线不能正确绘制
我很难将黄土平滑加上置信度限制到残留物的散点图. 我的模型是身高〜重量 +胸部周长.为了检查胸围的线性性,我已经安装了一个没有胸围的模型(即身高〜重量),并绘制了该模型的残留物,以针对胸围.到目前为止,一切都很好.然后,我尝试使用loess()和predict()绘制黄土线,再加上置信度限制.结果看起来像这样(在图片中,我只绘制了中央线,但是CI线看起来相同): satterplot 这些点是正确的(当我将黄土拟合绘制为正确的点时),但是由于某种原因,该行并没有被绘制我的期望.我的代码如下: # bf.red = data set; mod.nch = model; chestc = chest circumference; # loess = loess model; lo.pred = predict loess plot(bf.red$chestc #Chest circumference ,residuals(mod.nch))
16 2023-07-19
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如何用ggplot2标记LOESS曲线的斜率变化?
我有一些时间序列数据,这些数据我正在拟合GGPLOT2中的黄土曲线,如所见.数据采用" S"曲线的形状.我真正需要找出的是数据开始升级的日期,似乎在时间" 550"或" 600' "附近 是否有某种定量方式可以在图中标记? 链接到数据集: a dput(): structure(list(date = c(211L, 213L, 215L, 217L, 218L, 221L, 222L, 223L, 224L, 225L, 226L, 228L, 229L, 230L, 231L, 232L, 233L, 234L, 235L, 236L, 237L, 238L, 239L, 240L, 241L, 242L, 244L, 246L, 247L, 248L, 249L, 250L, 251L, 253L, 254L, 255L, 256L, 258L, 259L, 260L, 261L, 262L, 263L, 264L, 265L, 266L, 267L, 26
8 2023-07-19
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r-缺失的预测回报率NA
我在使用loess的"样本外"预测中苦苦挣扎.我得到了原始样本之外的新X的NA值.我可以得到这些预测吗? x
22 2023-07-19
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geom_smooth中的span参数控制什么?
我正在使用ggplot2软件包中的geom_smooth在时间序列散点图上创建平滑线(一年中每天的一个点,所以我有365分).其中一个参数称为span,进入帮助文件(?geom_smooth),给出了以下描述: span控制默认黄土的平滑量.较小的数字会产生摇摆的线,较大的数字产生更顺畅的线. 但是,这实际上并没有告诉我跨度参数正在控制.将其设置为1是没有用的,将其设置为0.1提供了看起来不错的东西. span = 0.5 span = 0.1 但是,在描述图时,由于我不确定span实际上发生了什么变化,因此我不确定如何描述平滑的线路.有指针吗? 解决方案 跨度(也定义为alpha)将在平滑数据时确定移动窗口的宽度. "在黄土拟合中,alpha参数确定滑动窗口的宽度.更具体地说,alpha给出了在每个本地回归中要使用的观测值的比例.因此,此参数被指定为0之间的值和1.图2中的黄土曲线使用的α值为0.65;因此,用于生成该曲线的每个局部回归都包含
14 2023-07-19
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黄土拟合和结果方程
我是俄勒冈州波特兰的开发人员.我想知道是否有人可以提供帮助: 一旦我有适合 完成了,我希望退出 拟合的非线性曲线,想知道是否有办法 在R中确定此方程?我一直在寻找,但找不到 任何文学.对我来说,功能的图很棒,但是 没有图的方程式,我有点死在水中. 解决方案 loess没有给您方程[1].如果您只想获取由predict(loess.object, new.data) 的loess函数返回的值 [1]来自Wikipedia: 黄土的另一个缺点是 事实没有产生 回归功能很容易 以数学公式为代表. 这可能使转移困难 分析的结果 人们.为了转移 对另一个人的回归功能, 他们需要数据集, 黄土计算软件. 其他解决方案 没有公式.黄土是一种非参数方法.它不能以简单的方程式表示. 其他解决方案 您不能从黄土本身中提取公式.但是,您可以简单地在Loess发现的点上运行另一种方法.如果这是一个简单的2D图,那么找到一个良好的公式就不应该很难.这样做的一种方法是符号回归
32 2023-07-18
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用dplyr::group_by()对每个组进行loess回归。
好吧,我在挥舞着白旗. 我正在尝试计算数据集上的黄土回归. 我想让loess计算一组不同的点,该点将每个组都绘制为平滑线. 问题在于,黄土计算正在逃脱dplyr::group_by函数,因此在整个数据集中计算了黄土回归. 互联网搜索使我相信这是因为dplyr::group_by不是要这种方式工作. 我只是无法弄清楚如何以每组为单位进行此工作. 这是我失败尝试的一些示例. test2 % group_by(CpG) %>% dplyr::arrange(AVGMOrder) %>% do(broom::tidy(predict(loess(Meth ~ AVGMOrder, span = .85, data=.)))) > test2 # A tibble: 136 x 2 # Groups: CpG [4] CpG x 1 cg010
8 2023-07-18
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如何在GGally::ggpairs中使用wrap函数使用loess方法
我试图复制Coursera R回归模型中给出的这个简单示例: require(datasets) data(swiss) require(GGally) require(ggplot2) ggpairs(swiss, lower = list(continuous = "smooth", params = c(method = "loess"))) 我希望看到一个6x6对图 - 一个散点图,一个带有牛皮的散点图,瑞士数据中6个变量的每种组合都具有更光滑的置信区间和置信区间. 但是,我会收到以下错误: display_param_error()中的错误:'params'是一个弃用的参数. 请"包装"提供参数的功能.帮助("包装",包装= " ggally") 我浏览了ggpairs()和wrap()帮助文件,并尝试了许多wrap()和wrap_fn_with_param_arg()函数的排列. 我可以按预期工作: ggpairs(swiss, low
18 2023-07-18
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