R GGPLOT-显示年级和年份之间的年度入学率连通性

我有1990-2017年的学生入学数据：

nominal_roll1 <- tribble(~"Grade",~"1991-92", ~"1992-93", ~"1993-94", ~"1994-95", ~"1995-96",~"1996-97", ~"1997-98", ~"1998-99", ~"1999-00", ~"2000-01", ~"2001-02",~"2002-03", ~"2003-04", ~"2004-05", ~"2005-06", ~"2006-07", ~"2007-08",~"2008-09", ~"2009-10", ~"2010-11", ~"2011-12", ~"2012-13", ~"2013-14",~"2014-15", ~"2015-16", ~"2016-17", ~"2017-18",
        "K4",   88,92,99,101,90,99,103,111,95,92,84,92,107,86,93,82,98,92,96,121,154,137,137,145,155,160,160,
        "K5",   87,89,88,102,107,94,102,106,111,102,98,88,72,89,84,108,82,115,98,93,121,154,137,137,145,155,160,
        "Gr. 1",    107,102,105,104,122,114,119,134,111,125,120,113,118,121,104,109,103,113,135,88,93,121,154,137,137,137,155,
        "Gr. 2",    90,113,100,109,99,118,102,105,130,104,132,128,114,108,97,99,109,98,97,87,88,93,121,154,137,137,137,
        "Gr. 3",    81,86,102,102,112,108,119,103,112,121,105,121,107,113,90,101,93,101,102,97,87,88,93,121,154,154,137,
        "Gr. 4",    67,84,86,91,88,105,111,113,94,114,122,127,138,109,92,92,99,89,98,90,97,87,88,93,121,121,154,
        "Gr. 5",    67,76,84,94,96,97,117,112,119,109,106,104,121,145,100,102,90,103,94,98,90,97,87,88,93,93,121,
        "Gr. 6",    66,76,74,83,92,95,81,113,105,102,106,106,100,115,120,107,101,89,106,127,98,90,97,87,88,88,93,
        "Gr. 3",    81,77,86,85,88,88,112,96,113,110,120,111,120,121,94,126,103,110,93,83,127,98,90,97,87,87,88,
        "Gr. 8",    59,76,71,68,84,74,48,85,94,85,102,124,131,111,84,113,123,104,111,88,83,127,98,90,97,97,87,
        "Sr. 1",    62,62,64,89,77,73,90,82,104,122,120,106,103,177,138,149,152,174,184,88,111,83,127,98,90,90,97,
        "Sr. 2",    55,78,62,68,62,76,71,131,69,85,130,132,113,141,91,175,125,159,182,182,184,111,83,127,98,98,90,
        "Sr. 3",    3,71,60,51,66,44,53,97,75,59,82,143,136,136,76,108,144,126,98,98,182,184,88,83,127,127,98,
        "SR. 4",    0,66,65,32,49,67,83,56,77,45,79,68,182,160,69,121,97,127,157,157,98,182,59,88,83,83,127,
        "MSP",  0,1,1,1,0,0,0,0,0,0,16,20,41,10,22,36,42,38,51,NA,NA,NA,20,NA,NA,NA,NA)

这很好，但你可以最清楚地看到，在过去5年中，学生入学率是如何稳定的：4年级到5年级到6年级的学生人数是相同的。然而，它的表现方式使它看起来不稳定

---

有没有人知道我如何更好地表达这一点，展示一个毕业年份和下一个毕业年份之间的联系？我正在使用

cumsum

和其他方法，但无法实现每年的连接。我希望结果能代表过去几年的稳定，现在看来，这看起来很混乱。

如果你想让人们对

出勤人数的变化不那么敏感，也许是一个平铺图

library(tidyverse)

nominal_tidy1 %>% 
  drop_na(Grade) %>%
  ggplot(aes(x = Year, y = Grade, fill = Attendance)) +
  geom_tile() +
  scale_fill_viridis_c() +
  theme_minimal(16) +
  theme(legend.title = element_text(size = 14),
        legend.text = element_text(size = 14),
        axis.text.x = element_text(angle = 90),
        text = element_text(family="Lato"),
        plot.title = element_text(size=18, hjust = 0.5),
        plot.caption = element_text(size = 12, hjust = 1),
        axis.text.y = element_text(hjust = 0),
        panel.grid = element_line(colour = "#F0F0F0"),
        plot.margin = unit(c(1,1,0.5,1), "cm")) +
  labs(title = "Nominal Roll, 1991 - 2018") 

好的，展开我的评论：

我们假设
g
年级
t
的注册与
（g-1）
年级
（t-1）
的注册大致相同。例如，2000年上四年级的学生应在一年后上五年级（+/-一些随机波动）：

（很抱歉，stackoverflow似乎不支持LaTeX公式）

函数
\gamma（g，t）
是生长函数；基本上，它也是一个矩阵，就像你的
nominal\u roll1
。如果您的假设是正确的，那么它的行（不同年份具有相同等级的元素）应该或多或少保持不变。各栏的情况可能不太一样，例如，你可能预计一年级入学人数的增长比例过高

但是，如果您绘制了
\gamma
的平铺图，则会得到以下结果（积分到）：


数值约为1，存在一些随机噪声，但从2011年起，矩阵令人怀疑平静（除2016-17年外，无噪声，无波动）。显然，政策变化产生了一些影响

代码如下：

gamma <- nominal_roll1[2:nrow(nominal_roll1), 3:ncol(nominal_roll1)] /
         nominal_roll1[1:(nrow(nominal_roll1)-1), 2:(ncol(nominal_roll1)-1)]
gamma$intoGrade <- nominal_roll1$Grade[2:nrow(nominal_roll1)]

library(tidyverse)

gamma_tidy <- gamma %>%
  mutate(FakeCrudeBirthRate = rnorm(nrow(.), mean = 12.5, sd = .5),
    FakeFertilityRate = rnorm(nrow(.), mean = 2.2, sd = .05)) %>% 
  gather(Year, AttndRise, `1992-93`:`2017-18`) %>%
  mutate(Year_ = as.numeric(str_trunc(.$Year, side = "right", width = 4, ellipsis = "")),
    intoGrade = factor(intoGrade, levels = c("K5","Gr. 1","Gr. 2","Gr. 3","Gr. 4",
        "Gr. 5","Gr. 6","Gr. 7","Gr. 8","Sr. 1", "Sr. 2", "Sr. 3", "Sr. 4", "MSP")))
gamma_tidy$AttndRise[is.infinite(gamma_tidy$AttndRise)] = NA


gamma_tidy %>% 
  drop_na(intoGrade) %>%
  ggplot(aes(x = Year, y = intoGrade, fill = AttndRise)) +
  geom_tile() +
  scale_fill_viridis_c() +
  theme_minimal(16) +
  theme(legend.title = element_text(size = 14),
    legend.text = element_text(size = 14),
    axis.text.x = element_text(angle = 90),
    text = element_text(family="Lato"),
    plot.title = element_text(size=18, hjust = 0.5),
    plot.caption = element_text(size = 12, hjust = 1),
    axis.text.y = element_text(hjust = 0),
    panel.grid = element_line(colour = "#F0F0F0"),
    plot.margin = unit(c(1,1,0.5,1), "cm")) +
  labs(title = "Rise in Roll, 1992 - 2018") 

gamma%
变异（年份=为.numeric（str_trunc（.$Year，side=“right”，width=4，省略号=”），
intoGrade=系数（intoGrade，等级=c（“K5”、“第1组”、“第2组”、“第3组”、“第4组”），
“第5组”、“第6组”、“第7组”、“第8组”、“第1组”、“第2组”、“第3组”、“第4组”、“MSP”））
gamma_tidy$AttndRise[无限（gamma_tidy$AttndRise）]=NA
伽玛值%>%
下降（入年级）%>%
ggplot（aes（x=年份，y=入品位，填充=AttndRise））+
geom_瓷砖（）+
鳞片_填充_绿色_c（）+
主题（16）+
主题（legend.title=元素\文本（大小=14），
legend.text=元素\文本（大小=14），
轴.text.x=元素_文本（角度=90），
text=element_text（family=“Lato”），
plot.title=元素\文本（大小=18，大小=0.5），
plot.caption=元素\文本（大小=12，大小=1），
axis.text.y=元素\文本（hjust=0），
panel.grid=element_line（color=“#f0”），
plot.margin=单位（c（1,1,0.5,1），“cm”））+
实验室（title=“滚动上升，1992-2018”）
我不明白：你想展示什么？或者，更好的是：根据图表，你想做出什么决定？谢谢，我应该说的是-2010年左右，除其他因素外，政策发生了变化，我希望能够展示这些变化产生的影响，从df中可以看出入学率的稳定性，但我不能很好地表达这一点，你不应该显示入学人数的相对变化吗？这应该是多年来大致相同的百分比，所有年级都应该是相同的，除非政策变化影响了它，对吗？是的，你是对的，我认为通过显示入学率的相对变化可以最好地说明这一点。但是，我不知道是否应该将其与年份（2006年第4组-2007年第4组）进行比较，而是按顺序进行比较。e、 g.四年级入学率（2006年）->五年级入学率（2007年）。想法？@IgorF.，你愿意将此作为答案提交吗？这很好-我将过滤一些结果，例如，仅查看某些年级-年级，看看它是否定义了我们在小学阶段看到的积极出勤率变化。谢谢，我要看一下上面关于显示线条或瓷砖的相对变化的建议，我认为这更符合我的目的。这很好，伽马射线是我一直绞尽脑汁想的东西，我真的不知道如何构造问题。谢谢@igor-f，我将在接下来的步骤中继续使用这种方法，为未来5、10年建立一个模型。
library(tidyverse)

nominal_tidy1 %>% 
  drop_na(Grade) %>%
  ggplot(aes(x = Year, y = Grade, fill = Attendance)) +
  geom_tile() +
  scale_fill_viridis_c() +
  theme_minimal(16) +
  theme(legend.title = element_text(size = 14),
        legend.text = element_text(size = 14),
        axis.text.x = element_text(angle = 90),
        text = element_text(family="Lato"),
        plot.title = element_text(size=18, hjust = 0.5),
        plot.caption = element_text(size = 12, hjust = 1),
        axis.text.y = element_text(hjust = 0),
        panel.grid = element_line(colour = "#F0F0F0"),
        plot.margin = unit(c(1,1,0.5,1), "cm")) +
  labs(title = "Nominal Roll, 1991 - 2018") 

e(g, t) = e(g-1, t-1) * \gamma(g, t) +\epsilon

gamma <- nominal_roll1[2:nrow(nominal_roll1), 3:ncol(nominal_roll1)] /
         nominal_roll1[1:(nrow(nominal_roll1)-1), 2:(ncol(nominal_roll1)-1)]
gamma$intoGrade <- nominal_roll1$Grade[2:nrow(nominal_roll1)]

library(tidyverse)

gamma_tidy <- gamma %>%
  mutate(FakeCrudeBirthRate = rnorm(nrow(.), mean = 12.5, sd = .5),
    FakeFertilityRate = rnorm(nrow(.), mean = 2.2, sd = .05)) %>% 
  gather(Year, AttndRise, `1992-93`:`2017-18`) %>%
  mutate(Year_ = as.numeric(str_trunc(.$Year, side = "right", width = 4, ellipsis = "")),
    intoGrade = factor(intoGrade, levels = c("K5","Gr. 1","Gr. 2","Gr. 3","Gr. 4",
        "Gr. 5","Gr. 6","Gr. 7","Gr. 8","Sr. 1", "Sr. 2", "Sr. 3", "Sr. 4", "MSP")))
gamma_tidy$AttndRise[is.infinite(gamma_tidy$AttndRise)] = NA


gamma_tidy %>% 
  drop_na(intoGrade) %>%
  ggplot(aes(x = Year, y = intoGrade, fill = AttndRise)) +
  geom_tile() +
  scale_fill_viridis_c() +
  theme_minimal(16) +
  theme(legend.title = element_text(size = 14),
    legend.text = element_text(size = 14),
    axis.text.x = element_text(angle = 90),
    text = element_text(family="Lato"),
    plot.title = element_text(size=18, hjust = 0.5),
    plot.caption = element_text(size = 12, hjust = 1),
    axis.text.y = element_text(hjust = 0),
    panel.grid = element_line(colour = "#F0F0F0"),
    plot.margin = unit(c(1,1,0.5,1), "cm")) +
  labs(title = "Rise in Roll, 1992 - 2018")