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As the title suggests, the normal scatterplot, along with the default GAM fitting for the data, should look like this:
正如标题所示，正态散点图以及数据的默认GAM拟合应如下所示：
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退出#### Libraries ####
library(tidyverse)
library(mgcViz)
library(qgam)
library(quantreg)
#### Save Data as Tibble ####
data("barro")
tib <- as_tibble(MASS::mcycle)
tib
#### Inspect Scatterplot ####
tib %>%
ggplot(aes(x=times,
y=accel))+
geom_point(alpha=.4)+
theme_classic()+
geom_smooth(method = "gam",
formula = y ~ s(x))+
labs(x="Times",
y="Acceleration",
title = "Normal Fitted GAM")
Fitting the QGAM is straightforward from here:
从这里开始拟合QGAM很简单：
#### Set Quants and Fit Multiple Quantile GAM ####
q <- c(.2,.5,.8)
fit <- mqgam(accel ~ s(times),
data = tib,
q=q)
However, plotting each quantile plot shows that the plotting mechanism for QGAMs in the mgcViz package doesn't match the data points that should exist. Here I select just the .20 quantile fit to show what is happening and use mostly the same code as shown here.
然而，绘制每个分位数曲线图表明，mgcViz包中QGAM的绘制机制与应该存在的数据点不匹配。在这里，我只选择0.20分位数来显示正在发生的事情，并使用与此处显示的代码基本相同的代码。
#### Save QDO Objects ####
q2 <- qdo(fit,.2)
#### Grab Visual Data ####
pg2 <- getViz(q2)
#### Plot in MGCVIZ ####
final.plot <- plot(pg2,
select = 1)
final.plot +
l_fitLine(colour = "red") +
l_rug(mapping = aes(x=x,
y=y),
alpha = 0.8) +
l_ciLine(mul = 5,
colour = "blue",
linetype = 2) +
l_points(shape = 19,
size = 1,
alpha = 0.1) +
theme_classic()
Here you can see that some values on the y-axis do not match where they should be on the original plot, circled here in green:
在这里，您可以看到y轴上的一些值与它们在原图上应该位于的位置不匹配，此处以绿色圈出：
How can I fix this issue?
我如何解决此问题？
The points in the plots are partial residuals, not data. Residuals are defined with respect to a model; change the model and the partial residuals will change. As you are fitting a lower tail quantile, I'd expect some observations in the extreme of the opposite tail to be poorly fitted and hence have larger partial residual.
曲线图中的点是部分残差，而不是数据。残差是相对于模型定义的；改变模型，部分残差也会改变。当你用较低的尾部分位数进行拟合时，我预计相对尾部极端处的一些观测结果会拟合得很差，因此会有较大的部分残差。
Note that the large partial residuals you circle in green (one circle doesn't contain a residual point, so not sure what's going on there?) are where the data has high variance and hence the data are more dispersed. As such I would expect larger partial residuals here as there are more extreme observations with respect to the opposite tail of the distribution that you are modelling.
请注意，大的部分残差用绿色圈出（一个圈不包含残差点，所以不确定那里发生了什么？）是数据具有高方差的地方，因此数据更加分散。因此，我希望这里有更大的部分残差，因为相对于你建模的分布的相反尾部有更多的极端观测值。
That makes sense now. I think when I originally circled the points here I was using a laptop with a dusty screen, so I may have mistakenly circled dust on that missing point and not an actual residual...
这现在说得通了。我想当我最初圈出这里的点时，我使用的是一台屏幕满是灰尘的笔记本电脑，所以我可能错误地在那个缺失点上圈出了灰尘，而不是真正的残留物……
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