散点图的连续分位数

Question

我有一个数据集，我使用 ggplot2 的 stat_smooth 绘制了回归曲线：

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

我希望能够使用相同的方法来获取分位数（如果更简单，只获取四分位数也可以）。我只能得到以下结果：

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

很不幸，我无法在stat_quantile()中放置method="loess"，如果我没有弄错的话，这将解决我的问题。

（如果不清楚，期望的行为=分位数的非线性回归，因此Q25和Q75的回归曲线在我的红色曲线下方和上方（分别），如果绘制Q50，则是我的红色曲线）。

谢谢。

- François M.

Answer 1

stat_quantile 默认情况下会在每个 x 值处绘制 25% 和 75% 的最佳拟合线。 stat_quantile 使用 quantreg 包中的 rq 函数（在 stat_quantile 调用中隐式使用 method="rq"）。据我所知，rq 不执行 loess 回归。但是，您可以使用其他灵活的函数进行分位数回归。以下是两个示例：

B-Spline:

library(splines)

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

二次多项式:

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

stat_quantile 仍然使用 rq，但是 rq 接受上述类型的公式（如果您不提供公式，则 stat_quantile 隐含地使用 formula=y~x）。如果您在 geom_smooth 中使用与 stat_quantile 相同的公式，则用于分位数和期望均值的回归方法将保持一致。

- eipi10

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感谢您的输入。 在formula参数中放置来自stats的loess（）是不是可能的？ - François M.

我正在尝试使用loess，代码如下：stat_quantile(formula = loess(mydf$pdm ~ mydf$time), quantiles = c(0.25, 0.5, 0.75))，但是出现了以下错误提示：Warning messages:
1: 'newdata' had 100 rows but variables found have 6816 rows 2: Computation failed in 'stat_quantile()':
replacement has 6816 rows, data has 100，我不知道它想告诉我什么。 - François M.

我无法在stat_quantile中使用loess。 stat_quantile使用quantreg包中的rq函数。 rq处理具有多项式和样条的公式（如我的答案），但不执行loess回归（据我所知）。 关于语法的说明：如果loess函数可以执行分位数回归，则调用将类似于此：stat_quantile（method =“loess”，quantiles = c（0.25,0.75））（这也隐含地使用formula = y〜x）。 - eipi10

是的，我也试过了，但没有成功。还是谢谢你的尝试。虽然我不确定这是否正是我想要的，但最终我做了这里 https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help/2011-October/291575.html 中的操作，将分位数放入DF中，并在每个分位数上绘制 stat_smooth()：ggplot(data = qdfm, aes(x=time, y=pdm)) + geom_point() + geom_smooth(col="red") + stat_smooth(data = qdfm, aes(x = time, y = Q25)) + stat_smooth(data = qdfm, aes(x = time, y = Q75))。 - François M.