r - 散点图的连续分位数

Question

我有一个数据集，我为其绘制了回归图(使用 ggplot2 的 stat_smooth):

ggplot(data = mydf, aes(x=time, y=pdm)) + geom_point() + stat_smooth(col="red") 

我还想使用相同的方法获得分位数(如果它更简单，只使用四分位数就可以)。我设法得到的是以下内容:

ggplot(data = mydf, aes(x=time, y=pdm, z=surface)) + geom_point() + stat_smooth(col="red") + stat_quantile(quantiles = c(0.25,0.75)) 

不幸的是，我不能将 method="loess" 放入 stat_quantile() 中，如果我没记错的话，这将解决我的问题。

(如果不清楚，所需行为 = 分位数的非线性回归，因此 Q25 和 Q75 的回归分别低于和高于我的红色曲线(如果绘制，Q50 将是我的红色曲线)).

谢谢

Answer 1

stat_quantile 默认情况下，为每个 x 值的第 25 个和第 75 个百分位数绘制最佳拟合线。 stat_quantile 使用 quantreg 包中的 rq 函数(隐含地， 中的 method="rq" stat_quantile 调用)。据我所知，rq 不做黄土回归。但是，您可以使用其他灵活的函数进行分位数回归。这里有两个例子:

B 样条:

library(splines)

stat_quantile(formula=y ~ bs(x, df=4), quantiles = c(0.25,0.75))

二阶多项式:

stat_quantile(formula=y ~ poly(x, 2), quantiles = c(0.25,0.75))

stat_quantile 仍在使用 rq，但 rq 接受上面列出的类型的公式(如果您不提供公式，则stat_quantile 隐式使用 formula=y~x)。如果您在 geom_smooth 中使用与 stat_quantile 相同的公式，您将对分位数和均值期望使用一致的回归方法。