在 R 中绘制 GAM:设置自定义 x-axis 限制?
Plotting GAM in R: Setting custom x-axis limits?
在绘制 GAM 模型的预测拟合时,有没有办法设置 x-axis 限制?更具体地说,我使用 'by = ' 为每个因子水平拟合平滑器,但是,每个因子水平都有不同的值范围。在 ggplot 中绘制变量会导致 x-axis 自动适应 'x' 的不同范围;然而,在拟合 GAM (mgcv::gam()) 之后,plot.gam() 的默认行为似乎是在共享 x-axis 限制范围内预测值。
下面的虚拟数据'x'有一些连续变量,但在我的真实数据中,'x'是时间(年),'group'是采样位置。因为我没有从同一时间范围内的每个站点收集数据,所以我觉得在这些空白的年份显示模型拟合是不合适的。
library(tidyverse)
library(mgcv)
library(gratia)
theme_set(theme_classic())
## simulate data with a grouping variable of three levels:
d = data.frame(group = rep(c('A','B','C'), each = 100),
x = c(seq(0,1,length=100),
seq(.2,1,length=100),
seq(0,.5,length=100))) %>%
mutate(y = sin(2*pi*x) + rnorm(100, sd=0.3),
group = as.factor(group))
## Look at data
ggplot(d, aes(x = x, y = y, colour = group))+
facet_wrap(~group)+
geom_point()+
geom_smooth()
这是ggplot中黄土更平滑的原始数据:
## fit simple GAM with smoother for X
m1 = mgcv::gam(y ~ s(x, by = group), data = d)
## base R plot
par(mfrow = c(2,2), bty = 'l', las = 1, mai = c(.6,.6,.2,.1), mgp = c(2,.5,0))
plot(m1)
## Gavin's neat plotter
gratia::draw(m1)
这是跨越所有三个组的相同范围 (0,1) 的预测 GAM 拟合:
我可以将 prediction/plot 限制为 'x' 的实际值吗?
如果您从 GitHub 安装当前开发版本 (>= 0.6.0.9111),{gratia} 现在将执行您想要的操作。我向 smooth_estimates()
添加了一些我原本计划最终添加的功能,但您的 post 将它踢到了 ToDo 列表的顶部并激励我现在添加它。
您可以使用 smooth_estimates()
仅评估观察到的(或任何用户提供的)数据的平滑度,然后一点 ggplot()
重新创建大部分绘图。
remotes::install_github("gavinsimpson/gratia")
library('mgcv')
library('gratia')
library('dplyr')
library('ggplot2')
d <- data.frame(group = rep(c('A','B','C'), each = 100),
x = c(seq(0,1,length=100),
seq(.2,1,length=100),
seq(0,.5,length=100))) %>%
mutate(y = sin(2*pi*x) + rnorm(100, sd=0.3),
group = as.factor(group))
m <- gam(y ~ group + s(x, by = group), data = d, method = 'REML')
sm <- smooth_estimates(m, data = d) %>%
add_confint()
ggplot(sm, aes(x = x, y = est, colour = group)) +
geom_ribbon(aes(ymin = lower_ci, ymax = upper_ci, colour = NULL, fill = group),
alpha = 0.2) +
geom_line() +
facet_wrap(~ group)
在绘制 GAM 模型的预测拟合时,有没有办法设置 x-axis 限制?更具体地说,我使用 'by = ' 为每个因子水平拟合平滑器,但是,每个因子水平都有不同的值范围。在 ggplot 中绘制变量会导致 x-axis 自动适应 'x' 的不同范围;然而,在拟合 GAM (mgcv::gam()) 之后,plot.gam() 的默认行为似乎是在共享 x-axis 限制范围内预测值。
下面的虚拟数据'x'有一些连续变量,但在我的真实数据中,'x'是时间(年),'group'是采样位置。因为我没有从同一时间范围内的每个站点收集数据,所以我觉得在这些空白的年份显示模型拟合是不合适的。
library(tidyverse)
library(mgcv)
library(gratia)
theme_set(theme_classic())
## simulate data with a grouping variable of three levels:
d = data.frame(group = rep(c('A','B','C'), each = 100),
x = c(seq(0,1,length=100),
seq(.2,1,length=100),
seq(0,.5,length=100))) %>%
mutate(y = sin(2*pi*x) + rnorm(100, sd=0.3),
group = as.factor(group))
## Look at data
ggplot(d, aes(x = x, y = y, colour = group))+
facet_wrap(~group)+
geom_point()+
geom_smooth()
这是ggplot中黄土更平滑的原始数据:
## fit simple GAM with smoother for X
m1 = mgcv::gam(y ~ s(x, by = group), data = d)
## base R plot
par(mfrow = c(2,2), bty = 'l', las = 1, mai = c(.6,.6,.2,.1), mgp = c(2,.5,0))
plot(m1)
## Gavin's neat plotter
gratia::draw(m1)
这是跨越所有三个组的相同范围 (0,1) 的预测 GAM 拟合: 我可以将 prediction/plot 限制为 'x' 的实际值吗?
如果您从 GitHub 安装当前开发版本 (>= 0.6.0.9111),{gratia} 现在将执行您想要的操作。我向 smooth_estimates()
添加了一些我原本计划最终添加的功能,但您的 post 将它踢到了 ToDo 列表的顶部并激励我现在添加它。
您可以使用 smooth_estimates()
仅评估观察到的(或任何用户提供的)数据的平滑度,然后一点 ggplot()
重新创建大部分绘图。
remotes::install_github("gavinsimpson/gratia")
library('mgcv')
library('gratia')
library('dplyr')
library('ggplot2')
d <- data.frame(group = rep(c('A','B','C'), each = 100),
x = c(seq(0,1,length=100),
seq(.2,1,length=100),
seq(0,.5,length=100))) %>%
mutate(y = sin(2*pi*x) + rnorm(100, sd=0.3),
group = as.factor(group))
m <- gam(y ~ group + s(x, by = group), data = d, method = 'REML')
sm <- smooth_estimates(m, data = d) %>%
add_confint()
ggplot(sm, aes(x = x, y = est, colour = group)) +
geom_ribbon(aes(ymin = lower_ci, ymax = upper_ci, colour = NULL, fill = group),
alpha = 0.2) +
geom_line() +
facet_wrap(~ group)