r - 如何在 coplot 中的数据上绘制回归或 LOWESS 线

Question

在数据上绘制一条线(例如，拟合回归线或非参数 LOWESS 线)通常很有帮助。同样，当变量被混淆时，绘制 x1, y 数据按 x2 分层通常很有帮助。但是，我不太清楚如何使用 ?coplot 将两者结合起来。 .这在 lattice 中应该是很自然的，但我似乎也无法弄清楚如何在那里做到这一点。

以下提供了一些可供使用的数据:

library(MASS)
set.seed(7422)
X <- mvrnorm(100, mu=c(5,5), Sigma=rbind(c(2.0, 1.9),
                                         c(1.9, 2.0) ) )
x1 <- X[,1];  x2 <- X[,2]
y <- 3 + .6*x1 - .4*x2 + rnorm(100)
m <- lm(y~x1+x2)
summary(m)$coefficients
#               Estimate Std. Error   t value     Pr(>|t|)
# (Intercept)  3.8281801  0.4022204  9.517619 1.476519e-15
# x1           0.5466495  0.2060269  2.653292 9.314673e-03
# x2          -0.4835804  0.2139542 -2.260205 2.604451e-02
windows()
  pairs(cbind(y, x1, x2))
xs <- seq(1.6, 9.2, by=.1)
windows()
  plot(y~x2)
  lines(xs, predict(m, data.frame(x1=5.2, x2=xs)), col="blue")
windows()
  coplot(y~x2|x1)
  ## doesn't work (lines on plot were drawn by hand)
  # lines(xs, predict(m, data.frame(x1=mean(x1[subscripts], x2=xs)), col="blue")
  # lines(lowess(y~x2, subset=x1[subscripts]), col="gray")

原始数据的散点图矩阵:



这是 x2 的边际图对比 y ，拟合回归线和绘制在数据顶部的边际 LOWESS 线。对于不精通统计学的人来说，这看起来很奇怪。



这就是我的想法。这是一个coplot，具有回归模型和适合每个面板内绘制的每个数据层的LOWESS线。

Answer 1

要做到这一点coplot ，您需要定义自己的面板功能。默认函数是 points它只是绘制点，但您可以使用简单的函数添加回归线和 Lowess 曲线。

PointsWithReg = function(x, y, pch=20, col=1, ...) {
    points(x=x, y=y, col=col, pch=pch, type="p", ...)
    abline(lm(y ~ x))
    lines(lowess(x=x, y=y), col="blue")
}

coplot(y~x2|x1, panel=PointsWithReg, pch=16)