R 散点图的连续分位数

我有一个数据集，我为其绘制了回归图（使用

ggplot2

的

stat\u smooth

）：

我还希望使用相同的方法得到分位数（如果更简单，只有四分位数就可以了）。我所能得到的只有以下几点：

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，我无法将

method=“leash”

放入

stat\u quantile（）

，如果我没有弄错的话，这将解决我的问题

（如果不清楚，预期行为=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

stat_quantile

默认情况下是在每个x值处绘制第25和第75百分位的最佳拟合线

stat\u quantile

使用

quantreg

包中的

rq

函数（在

stat\u quantile

调用中隐式地使用

method=“rq”

）。据我所知，

rq

不做回归。但是，您可以使用其他灵活的函数进行分位数回归。以下是两个例子：

B样条曲线：

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\u quantile

仍在使用

rq

，但

rq

接受上述类型的公式（如果不提供公式，则

stat\u quantile

隐式使用

公式=y~x

）。如果您在

geom_smooth

中使用与

stat_quantile

相同的公式，则分位数和平均期望值将使用一致的回归方法。

感谢您的输入。难道不可能将

leash（）

从

stats

放入

公式
arg中吗？（我正试图使用
leash
，这样：
stat\u分位数（公式=leash（mydf$pdm~mydf$time），分位数=c（0.25,0.5,0.75））
，我得到了这个错误：
警告消息：
1:'newdata'有100行，但找到的变量有6816行
2:在'stat_quantile（）中计算失败“：
替换有6816行，数据有100行，我不知道它想告诉我什么。我无法让
黄土
在
统计分位数
中工作。“统计分位数”使用
量子
包中的
rq
函数。
rq
用多项式和样条曲线处理公式（如我的回答中所述），但不做
leash
回归（据我所知）。语法说明：如果
leash
函数可以做分位数回归，调用如下：
stat\u quantile（method=“leash”，quantiles=c（0.25,0.75））
（它还隐式使用
公式=y~x
）。是的，我也试过了，但没有用。谢谢你的尝试。尽管我不确定这是否正是我想要的，但我最终还是做了这里的工作，将分位数放在DF中，并在每个分位数上绘制
stat\u smooth（）
：ggplot（data=qdfm，aes（x=time，y=pdm））+geom\u point（）+geom\u smooth（col=“red”）+stat\u smooth（数据=qdfm，aes（x=时间，y=Q25））+统计平滑（数据=qdfm，aes（x=时间，y=Q75））
stat_quantile(formula=y ~ poly(x, 2), quantiles = c(0.25,0.75))