R中plot和qplot中的不同lowess曲线

Question

我正在比较两个图形，每个图形都有一个非参数的lo(w)ess曲线。问题是，尽管它们的参数（例如span）相同，但曲线看起来非常不同。

y<-rnorm(100)
x<-rgamma(100,2,2)
qplot(x,y)+stat_smooth(span=2/3,se=F)+theme_bw()
plot(x,y)
lines(lowess(y~x))

使用qplot()生成的图形中似乎有更多的曲线。如您所知，检测曲率在回归分析的诊断中非常重要，我担心如果我使用ggplot2，可能会得出错误的结论。

请问我该如何在ggplot2中生成相同的曲线呢？

谢谢。

- JohnK

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你正在使用两个不同的拟合函数：一个是使用qplot函数的loess线性拟合，另一个是使用lines函数的lowess。 - Simon O'Hanlon

@SimonO'Hanlon 低通滤波（lowess）和局部回归（loess）是同一个平滑函数，参考链接：http://en.wikipedia.org/wiki/Local_regression ，对吧？如果不是的话，在ggplot2中有类似的函数吗？ - JohnK

不，他们没有。请仔细阅读！并参见这里。 - Simon O'Hanlon

@SimonO'Hanlon 哇，你说得非常正确。Loess曲线默认使用二次局部回归拟合，因此会出现曲率。非常感谢！ - JohnK

Answer 1

或者，您可以使用loess(..., degree=1)。这会产生一个非常相似但不完全相同的结果，与lowess(...)类似。

set.seed(1)    # for reproducibility
y<-rnorm(100)
x<-rgamma(100,2,2)
plot(x,y)
points(x,loess(y~x,data.frame(x,y),degree=1)$fitted,pch=20,col="red")
lines(lowess(y~x))

使用ggplot

qplot(x,y)+stat_smooth(se=F,degree=1)+
  theme_bw()+
  geom_point(data=as.data.frame(lowess(y~x)),aes(x,y),col="red")

- jlhoward

Answer 2

这里是一个新的stat函数，可与ggplot2一起使用，它使用lowess()：https://github.com/harrelfe/Hmisc/blob/master/R/stat-plsmo.r。您需要加载proto包才能使其正常工作。我喜欢使用lowess，因为它适用于任何样本大小，并且可以关闭二元Y的异常值检测。但它不提供置信区间。

- Frank Harrell