R 在相关图中识别CI之外的数据点
我正在寻找最有效的方法来识别/提取相关图中CI阴影之外的数据点，如下图所示：R 在相关图中识别CI之外的数据点,r,ggplot2,R,Ggplot2,我正在寻找最有效的方法来识别/提取相关图中CI阴影之外的数据点，如下图所示： ggplot(df,aes(x,y))+geom_point()+ stat_smooth(method = "lm", formula = y~poly(x, 2), size = 1, se = T, level = 0.99) 我希望能够保存一个新变量，该变量标记落在外部的数据点，如下所示： x y group 1: 0.0 0.00 1 2: 0.5 0.40
ggplot(df,aes(x,y))+geom_point()+
stat_smooth(method = "lm", formula = y~poly(x, 2), size = 1, se = T, level = 0.99)
x y group
1: 0.0 0.00 1
2: 0.5 0.40 1
3: 0.9 0.70 1
4: 1.0 1.30 1
5: 2.0 6.60 0
6: 3.0 3.10 1
7: 4.0 4.40 1
8: 5.0 5.90 1
9: 6.0 6.05 1
10: 7.0 7.60 1
11: 8.0 8.00 1
12: 9.0 2.90 0
13: 10.0 13.80 1
14: 11.0 13.40 1
15: 12.0 14.90 1
df <- data.table("x"=c(0,0.5,0.9,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12),
"y"=c(0,0.4,0.7,1.3,6.6,3.1,4.4,5.9,6.05,7.6,8,2.9,13.8,13.4,14.9))
df2 <- data.table("x"=c(0,0.5,0.9,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12),
"y"=c(0,0.4,0.7,1.3,6.6,3.1,4.4,5.9,6.05,7.6,8,2.9,13.8,13.4,14.9),
"group" = c(1,1,1,1,0,1,1,1,1,1,1,0,1,1,1))
df首先，我们将对与平滑拟合对应的数据运行线性模型lm（）x+I（x^2）
与刚刚写出的poly（x，2）
是一样的。然后，我们使用该模型的预测来扩充原始数据，这些预测将被命名为.fitted、.resid、.se.fit
。然后我们可以创建一个新的变量，称为group
，这是一个逻辑测试：观察到的y
和预测的.fitted
之间的距离是否大于拟合标准误差的2.58倍？这大致相当于平滑线的99%置信区间
require(broom)
require(dplyr)
df %>%
do(augment(lm(y ~ x + I(x^2), data = .))) %>%
mutate(group = as.numeric(abs(y - .fitted) > 2.58*.se.fit))
为了好玩，我们可以查看您的数据，只需通过组
变量对点进行不同的着色：
df %>%
do(augment(lm(y ~ x + I(x^2), data = .))) %>%
mutate(group = as.numeric(abs(y - .fitted) < 2.58*.se.fit)) %>%
ggplot(aes(x, y)) + geom_point(aes(colour = factor(group)), size = 4) +
stat_smooth(method = "lm", formula = y ~ poly(x, 2), size = 1, level = .99)
df%>%
do（增加（lm（y~x+I（x^2），数据=））%>%
变异（组=数值型（abs（y-拟合）<2.58*.se.拟合））%>%
ggplot（aes（x，y））+几何点（aes（颜色=因子（组）），尺寸=4）+
统计平滑（method=“lm”，formula=y~poly（x，2），size=1，level=0.99）
编辑以澄清
该问题询问了99%置信区间。我错误地将“3”作为z分数来标记置信区间以外的点。它实际上是2.58*.se.fit
。对于95%的CI，它将是1.96（~2）。不确定如何使用ggplot实现这一点。但您也可以重新运行lm
回归，并从中推断出置信区间以外的点
df$group=rep(1,nrow(df))
lm1=lm(y~poly(x,2),df)
p1=predict(lm1,interval="confidence",level=0.99)
df$group[df$y<p1[,2] | df$y>p1[,3]]=0
df$group=rep（1，nrow（df））
lm1=lm（y~poly（x，2），df）
p1=预测（lm1，区间=“置信度”，水平=0.99）
df$group[df$yp1[，3]]=0
perfect的可能副本！谢谢@Neilfwst这太好了。很好，很容易理解正在做的事情。谢谢@Lamianeat，虽然有点太高级了，我无法完全理解这些步骤，但谢谢你！对不起，我写得有点匆忙。我将用注释对其进行编辑。@Brian嗨，Brian，我无法理解你回答中关于观察到的y和预测的部分。拟合大于拟合标准误差的3倍？这大致相当于平滑线的99%置信区间。
。是什么意思？
我们如何确定这方面的95%置信区间乘数？@Brian感谢您的回答。我在这里有点迷路了。我查看数据并检查了abs（y-已安装）