R - 整洁的增强置信区间

R - tidy augment confidence interval

我想知道如何使用 broom 包计算置信区间。

我想做的是简单而标准的:

set.seed(1)
x <- runif(50)
y <- 2.5 + (3 * x) + rnorm(50, mean = 2.5, sd = 2)
dat <- data.frame(x = x, y = y)
mod <- lm(y ~ x, data = dat)

使用 visreg 我可以非常简单地使用 CI 绘制回归模型:

library(visreg)
visreg(mod, 'x',  overlay=TRUE) 

我对使用 broomggplot2 重现这个很感兴趣,到目前为止我只实现了这个:

 library(broom) 

 dt = lm(y ~ x, data = dat) %>% augment(conf.int = TRUE)  
 ggplot(data = dt, aes(x, y, colour = y)) + 
  geom_point() + geom_line(data = dt, aes(x, .fitted, colour = .fitted)) 

augment 函数不计算 conf.int。有什么线索可以添加一些 smooth 置信度反转吗?

 geom_smooth(data=dt, aes(x, y, ymin=lcl, ymax=ucl), size = 1.5, 
        colour = "red", se = TRUE, stat = "smooth")

使用 broom 输出,您可以执行如下操作:

ggplot(data = dt, aes(x, y)) + 
  geom_ribbon(aes(ymin=.fitted-1.96*.se.fit, ymax=.fitted+1.96*.se.fit), alpha=0.2) +
  geom_point(aes(colour = y)) + 
  geom_line(aes(x, .fitted, colour = .fitted)) +
  theme_bw()

我将 colour=y 移到了 geom_point() 中,因为您无法将色彩美学应用于 geom_ribbon

只需这样做(使用您的原始数据集 dat):

ggplot(data = dat, aes(x, y, colour = y)) + 
  geom_point(size=2) + geom_smooth(method='lm', se = TRUE) + theme_bw()