Cieniowanie wykresu gęstości jądra między dwoma punktami.


97

Często używam wykresów gęstości jądra, aby zilustrować rozkłady. Są łatwe i szybkie do utworzenia w R, jak na przykład:

set.seed(1)
draws <- rnorm(100)^2
dens <- density(draws)
plot(dens)
#or in one line like this: plot(density(rnorm(100)^2))

Co daje mi ten ładny mały plik PDF:

wprowadź opis obrazu tutaj

Chciałbym zacienić obszar pod plikiem PDF od 75 do 95 centyla. Punkty można łatwo obliczyć za pomocą quantilefunkcji:

q75 <- quantile(draws, .75)
q95 <- quantile(draws, .95)

Ale jak zacienić obszar między q75a q95?


Czy możesz podać przykład cieniowania poza zasięgiem w porównaniu z jego wnętrzem? Dzięki.
— Milktrader

Odpowiedzi:


76

Jeśli chodzi o tę polygon()funkcję, zobacz jej stronę pomocy i wydaje mi się, że mieliśmy tutaj podobne pytania.

Musisz znaleźć indeks wartości kwantylowych, aby uzyskać rzeczywiste (x,y)pary.

Edycja: proszę bardzo:

x1 <- min(which(dens$x >= q75))  
x2 <- max(which(dens$x <  q95))
with(dens, polygon(x=c(x[c(x1,x1:x2,x2)]), y= c(0, y[x1:x2], 0), col="gray"))

Wyjście (dodane przez JDL)

wprowadź opis obrazu tutaj


3
Nigdy bym tego nie zrobił, gdybyś nie dostarczył struktury. Dzięki!
— JD Long

2
To jedna z tych rzeczy ... które miały miejsce demo(graphics)od zarania dziejów, więc od czasu do czasu można je spotkać. Ten sam pomysł na cieniowanie regresji NBER itp.
— Dirk Eddelbuettel

1
ohhhh. WIEDZIAŁEM, że gdzieś to widziałem, ale nie mogłem wyciągnąć z mojego indeksu mentalnego miejsca, w którym to widziałem. Cieszę się, że twój indeks mentalny jest lepszy niż mój.
— JD Long

72

Inne rozwiązanie:

dd <- with(dens,data.frame(x,y))

library(ggplot2)

qplot(x,y,data=dd,geom="line")+
  geom_ribbon(data=subset(dd,x>q75 & x<q95),aes(ymax=y),ymin=0,
              fill="red",colour=NA,alpha=0.5)

Wynik:

tekst alternatywny


22

Rozbudowane rozwiązanie:

Jeśli chcesz przyciemnić oba ogony (skopiuj i wklej kod Dirka) i użyj znanych wartości x:

set.seed(1)
draws <- rnorm(100)^2
dens <- density(draws)
plot(dens)

q2     <- 2
q65    <- 6.5
qn08   <- -0.8
qn02   <- -0.2

x1 <- min(which(dens$x >= q2))  
x2 <- max(which(dens$x <  q65))
x3 <- min(which(dens$x >= qn08))  
x4 <- max(which(dens$x <  qn02))

with(dens, polygon(x=c(x[c(x1,x1:x2,x2)]), y= c(0, y[x1:x2], 0), col="gray"))
with(dens, polygon(x=c(x[c(x3,x3:x4,x4)]), y= c(0, y[x3:x4], 0), col="gray"))

Wynik:

2-ogonowy poli


Mam plik png i umieściłem go na serwerze freeimagehosting i może się nie ładować, ponieważ ... nie jestem pewien.
— Milktrader

Bardzo rozmyty plik. Czy możesz go odtworzyć i przesłać bezpośrednio tutaj SO ma do tego własną usługę serwerową?
— Dirk Eddelbuettel

Przepraszam, ale nie widzę, jak przesłać go bezpośrednio do SO.
— Milktrader

19

To pytanie wymaga latticeodpowiedzi. Oto bardzo podstawowy, po prostu dostosowujący metodę zastosowaną przez Dirka i innych:

#Set up the data
set.seed(1)
draws <- rnorm(100)^2
dens <- density(draws)

#Put in a simple data frame   
d <- data.frame(x = dens$x, y = dens$y)

#Define a custom panel function;
# Options like color don't need to be hard coded    
shadePanel <- function(x,y,shadeLims){
    panel.lines(x,y)
    m1 <- min(which(x >= shadeLims[1]))
    m2 <- max(which(x <= shadeLims[2]))
    tmp <- data.frame(x1 = x[c(m1,m1:m2,m2)], y1 = c(0,y[m1:m2],0))
    panel.polygon(tmp$x1,tmp$y1,col = "blue")
}

#Plot
xyplot(y~x,data = d, panel = shadePanel, shadeLims = c(1,3))

wprowadź opis obrazu tutaj


3

Oto inny ggplot2wariant oparty na funkcji przybliżającej gęstość jądra przy oryginalnych wartościach danych:

approxdens <- function(x) {
    dens <- density(x)
    f <- with(dens, approxfun(x, y))
    f(x)
}

Korzystanie z oryginalnych danych (zamiast tworzenia nowej ramki danych z wartościami x i y oszacowania gęstości) ma tę zaletę, że działa również na wykresach aspektowych, w których wartości kwantylowe zależą od zmiennej, według której grupowane są dane:

Używany kod

library(tidyverse)
library(RColorBrewer)

# dummy data
set.seed(1)
n <- 1e2
dt <- tibble(value = rnorm(n)^2)

# function that approximates the density at the provided values
approxdens <- function(x) {
    dens <- density(x)
    f <- with(dens, approxfun(x, y))
    f(x)
}

probs <- c(0.75, 0.95)

dt <- dt %>%
    mutate(dy = approxdens(value),                         # calculate density
           p = percent_rank(value),                        # percentile rank 
           pcat = as.factor(cut(p, breaks = probs,         # percentile category based on probs
                                include.lowest = TRUE)))

ggplot(dt, aes(value, dy)) +
    geom_ribbon(aes(ymin = 0, ymax = dy, fill = pcat)) +
    geom_line() +
    scale_fill_brewer(guide = "none") +
    theme_bw()



# dummy data with 2 groups
dt2 <- tibble(category = c(rep("A", n), rep("B", n)),
              value = c(rnorm(n)^2, rnorm(n, mean = 2)))

dt2 <- dt2 %>%
    group_by(category) %>% 
    mutate(dy = approxdens(value),    
           p = percent_rank(value),
           pcat = as.factor(cut(p, breaks = probs,
                                include.lowest = TRUE)))

# faceted plot
ggplot(dt2, aes(value, dy)) +
    geom_ribbon(aes(ymin = 0, ymax = dy, fill = pcat)) +
    geom_line() +
    facet_wrap(~ category, nrow = 2, scales = "fixed") +
    scale_fill_brewer(guide = "none") +
    theme_bw()

Utworzony 2018-07-13 przez pakiet reprex (v0.2.0).

Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.