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我怀疑这个问题的答案相当简单,我只是不知道它是什么。
长话短说,我想显示我正在估计的模型的随机截距和斜率的点图。我正在使用ggCaterpillar
函数介绍here 。然而,这个函数以及来自lattice的标准dotplot
,通过随机截距的降序对随后的图进行排序。我想通过增加随机效应的值(字母或数字)对图表进行排序。
考虑一下 lme4
包中标配的这个最小工作示例以及 ggCaterpillar
函数。
## https://stackoverflow.com/questions/13847936/in-r-plotting-random-effects-from-lmer-lme4-package-using-qqmath-or-dotplot
ggCaterpillar <- function(re, QQ=TRUE, likeDotplot=TRUE) {
require(ggplot2)
f <- function(x) {
pv <- attr(x, "postVar")
cols <- 1:(dim(pv)[1])
se <- unlist(lapply(cols, function(i) sqrt(pv[i, i, ])))
ord <- unlist(lapply(x, order)) + rep((0:(ncol(x) - 1)) * nrow(x), each=nrow(x))
pDf <- data.frame(y=unlist(x)[ord],
ci=1.96*se[ord],
nQQ=rep(qnorm(ppoints(nrow(x))), ncol(x)),
ID=factor(rep(rownames(x), ncol(x))[ord], levels=rownames(x)[ord]),
ind=gl(ncol(x), nrow(x), labels=names(x)))
if(QQ) { ## normal QQ-plot
p <- ggplot(pDf, aes(nQQ, y))
p <- p + facet_wrap(~ ind, scales="free")
p <- p + xlab("Standard normal quantiles") + ylab("Random effect quantiles")
} else { ## caterpillar dotplot
p <- ggplot(pDf, aes(ID, y)) + coord_flip()
if(likeDotplot) { ## imitate dotplot() -> same scales for random effects
p <- p + facet_wrap(~ ind)
} else { ## different scales for random effects
p <- p + facet_grid(ind ~ ., scales="free_y")
}
p <- p + xlab("Levels") + ylab("Random effects")
}
p <- p + theme(legend.position="none")
p <- p + geom_hline(yintercept=0)
p <- p + geom_errorbar(aes(ymin=y-ci, ymax=y+ci), width=0, colour="black")
p <- p + geom_point(aes(size=1.2), colour="blue")
return(p)
}
lapply(re, f)
}
library(lme4)
fit <- lmer(Reaction ~ Days + (Days|Subject), sleepstudy)
ggCaterpillar(ranef(fit,condVar=TRUE), QQ=FALSE, likeDotplot=TRUE)[["Subject"]]
我得到的图表看起来像这样。
如何对图表进行排序,以便通过随机效应值的增加对图进行排序(例如,在 sleepstudy 案例中为 308、309、310...)?
最佳答案
在创建ord 和pDf 的函数部分中,行按截距大小重新排序。我们可以将该部分设为可选,就像下面更新的函数一样:
require(ggplot2)
ggCaterpillar <- function(re, QQ=TRUE, likeDotplot=TRUE, reorder=TRUE) {
require(ggplot2)
f <- function(x) {
pv <- attr(x, "postVar")
cols <- 1:(dim(pv)[1])
se <- unlist(lapply(cols, function(i) sqrt(pv[i, i, ])))
if (reorder) {
ord <- unlist(lapply(x, order)) + rep((0:(ncol(x) - 1)) * nrow(x), each=nrow(x))
pDf <- data.frame(y=unlist(x)[ord],
ci=1.96*se[ord],
nQQ=rep(qnorm(ppoints(nrow(x))), ncol(x)),
ID=factor(rep(rownames(x), ncol(x))[ord], levels=rownames(x)[ord]),
ind=gl(ncol(x), nrow(x), labels=names(x)))
} else {
pDf <- data.frame(y=unlist(x),
ci=1.96*se,
nQQ=rep(qnorm(ppoints(nrow(x))), ncol(x)),
ID=factor(rep(rownames(x), ncol(x)), levels=rownames(x)),
ind=gl(ncol(x), nrow(x), labels=names(x)))
}
if(QQ) { ## normal QQ-plot
p <- ggplot(pDf, aes(nQQ, y))
p <- p + facet_wrap(~ ind, scales="free")
p <- p + xlab("Standard normal quantiles") + ylab("Random effect quantiles")
} else { ## caterpillar dotplot
p <- ggplot(pDf, aes(ID, y)) + coord_flip()
if(likeDotplot) { ## imitate dotplot() -> same scales for random effects
p <- p + facet_wrap(~ ind)
} else { ## different scales for random effects
p <- p + facet_grid(ind ~ ., scales="free_y")
}
p <- p + xlab("Levels") + ylab("Random effects")
}
p <- p + theme(legend.position="none")
p <- p + geom_hline(yintercept=0)
p <- p + geom_errorbar(aes(ymin=y-ci, ymax=y+ci), width=0, colour="black")
p <- p + geom_point(aes(size=1.2), colour="blue")
return(p)
}
lapply(re, f)
}
如果我们现在使用 reorder = FALSE
调用该函数,我们将得到行的原始顺序:
ggCaterpillar(ranef(fit,condVar=TRUE), QQ=FALSE, likeDotplot=TRUE, reorder=FALSE)[["Subject"]]
如果您愿意,您可以在绘图之前对行重新排序,例如反转顺序:
ref <- ranef(fit,condVar=TRUE)
ref$Subject <- ref$Subject[nrow(ref$Subject):1, ]
ggCaterpillar(ref, QQ=FALSE, likeDotplot=TRUE, reorder=FALSE)[["Subject"]]
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