绘图面板回归

Question

图中是我数据的头部，我想知道是否可以用样条曲线绘制这两个回归，以及每个医院的原始数据？

我的意思是，每个图都应该有一组原始数据的样条回归

fixed.dum <-lm(Ratio ~ Weeks + Comorbidity_Oncological+Comorbidity_Cardiological+Comorbidity_Diabetes+Comorbidity_Respiratory+InICU+ SymptomFirst+ SymptomWorst+LOS.D+Age + factor(Hospital) -1, data=mort_data)

fixed <-plm(Ratio ~  Weeks + Comorbidity_Oncological+Comorbidity_Cardiological+Comorbidity_Diabetes+Comorbidity_Respiratory+InICU+Age+SymptomFirst+ SymptomWorst + LOS.D, data=mort_data, index=c("Hospital", "Weeks"), model="within")

Answer 1

所以我认为你可以在这里轻松使用的最多维度是三个或四个：x 轴和 y 轴以及第三个分组变量，它将分隔一些二维简化回归线。第四，如果您按变量分隔图表，然后在这些图表中按颜色分组，但您明白了。但基本上，您上面的这些面板和线性回归具有高维超平面上的解决方案，而不是样条回归上的解决方案。

可以用来绘制面板数据的一个包是 panelr：https://rpubs.com/quarcs-lab/learn-panelr

如果您继续阅读第 5 部分，您会看到如何按变量绘制原始数据和一些回归数据。问题中的更多细节将导致有关绘图的答案中的更多细节。但我认为这可以让您看到每个变量对每家医院的影响。

此外，在 ggplot2 中，您可以指定用于绘制统计模型叠加层的模型，如下所示：

    ggplot(data = , aes(x = , y = )+
      geom_point()+
      geom_smooth(y = )

只需填写空白，您的模型在 geom_smooth() 调用中进入 y 等于 space。

关于更好地了解您的数据而不是通过回归尝试绘制它...（我没有使用过这个包，但它可能会帮助您了解您的数据）：https://cran.r-project.org/web/packages/ExPanDaR/vignettes/use_ExPanD.html.

绘图面板回归

Plotting panel regression

r

panel-data

plm