R 散点图的非参数分位数回归曲线

我用

IV=time

，

DV=concentration

创建了一个散点图（多组GRP）。我想将分位数回归曲线

（0.025,0.05,0.5,0.95,0.975）

添加到绘图中

顺便说一下，这就是我创建散点图所做的：

attach(E)  ## E is the name I gave to my data
## Change Group to factor so that may work with levels in the legend
Group<-as.character(Group)
Group<-as.factor(Group)

## Make the colored scatter-plot
mycolors = c('red','orange','green','cornflowerblue')
plot(Time,Concentration,main="Template",xlab="Time",ylab="Concentration",pch=18,col=mycolors[Group])

## This also works identically
## with(E,plot(Time,Concentration,col=mycolors[Group],main="Template",xlab="Time",ylab="Concentration",pch=18))

## Use identify to identify each point by group number (to check)
## identify(Time,Concentration,col=mycolors[Group],labels=Group)
## Press Esc or press Stop to stop identify function

## Create legend
## Use locator(n=1,type="o") to find the point to align top left of legend box
legend('topright',legend=levels(Group),col=mycolors,pch=18,title='Group')

---

我也试过qcbvnonpar:：evd，但曲线看起来不是很平滑。

也许可以看看quantreg:：RQS，用于平滑样条曲线和分位数回归。 抱歉，示例数据不太好：

set.seed(1234)
period <- 100
x <- 1:100
y <- sin(2*pi*x/period) + runif(length(x),-1,1)


require(quantreg)
mod <- rqss(y ~ qss(x))
mod2 <- rqss(y ~ qss(x), tau=0.75)
mod3 <- rqss(y ~ qss(x), tau=0.25)
plot(x, y)
lines(x[-1], mod$coef[1] + mod$coef[-1], col = 'red')
lines(x[-1], mod2$coef[1] + mod2$coef[-1], col = 'green')
lines(x[-1], mod3$coef[1] + mod3$coef[-1], col = 'green')

set.seed（1234）
期间我过去经常与
rqs
斗争，我的问题几乎总是与积分的顺序有关

在不同的时间点有多个测量值，这就是为什么得到不同的长度。这对我很有用：

dat <- read.csv("~/Downloads/Test.csv")

library(quantreg)
dat <- plyr::arrange(dat,Time)
fit<-rqss(Concentration~qss(Time,constraint="N"),tau=0.5,data = dat)
with(dat,plot(Time,Concentration))
lines(unique(dat$Time)[-1],fit$coef[1] + fit$coef[-1])

dat以防需要
ggplot2
graphic

我以@EDi的例子为基础。我增加了
x
和
y
，这样分位数线就不会那么摇摆了。由于这种增加，我需要在一些调用中使用
unique（x）
代替
x

以下是修改后的设置：

set.seed(1234)
period <- 100
x <- rep(1:100,each=100)
y <- 1*sin(2*pi*x/period) + runif(length(x),-1,1)


require(quantreg)
mod <- rqss(y ~ qss(x))
mod2 <- rqss(y ~ qss(x), tau=0.75)
mod3 <- rqss(y ~ qss(x), tau=0.25)


#@swihart的ggplot2示例：
##进入数据集，以便ggplot2可以获得一些乐趣：
qrdf如果您无法提供自己的数据，请尝试创建一个随机数数据集，并演示您的问题。让我们看看你试过什么。它给了我们一些可以合作的东西，同时也是一种真诚的象征。对不起，我会编一些数字。它可能相当大。这可能有助于生成数据。几点意见：您显示的数字似乎来自？那篇论文似乎有一个相关的R包（还没有看它…），要得到完全非参数的光滑分位数是相当困难的（我认为）。两种可能的解决方案是：（1）拟合广义加性模型（例如，
库（样条）；rq（y~s（x，5），tau=0.9）
）；（2） 使用分位数的运行估计值。也许quantreg的rqss（）也适合您？
rqss（）
-如果需要非参数，并且示例图像表明它是基于样条线的拟合，那么
rqss（）
肯定是我首先要看的地方。它与您的示例配合得非常好，但我不确定为什么，我在xy中不断得到
错误。坐标（x，y）：“x”和“y”长度不同
我的数据集警告，即使我检查我的x和y具有相同的n。仍在进行错误调试：您能多使用一些数据吗？上面的示例数据显然不合适。这很有效！非常感谢你。我不知道订购会成为一个问题。
set.seed(1234)
period <- 100
x <- rep(1:100,each=100)
y <- 1*sin(2*pi*x/period) + runif(length(x),-1,1)


require(quantreg)
mod <- rqss(y ~ qss(x))
mod2 <- rqss(y ~ qss(x), tau=0.75)
mod3 <- rqss(y ~ qss(x), tau=0.25)

# @EDi's base graphics example
plot(x, y)
lines(unique(x)[-1], mod$coef[1] + mod$coef[-1], col = 'red')
lines(unique(x)[-1], mod2$coef[1] + mod2$coef[-1], col = 'green')
lines(unique(x)[-1], mod3$coef[1] + mod3$coef[-1], col = 'green')

# @swihart's ggplot2 example:
## get into dataset so that ggplot2 can have some fun:
qrdf <- data.table(x       = unique(x)[-1],
                   median =  mod$coef[1] +  mod$coef[-1],
                   qupp   = mod2$coef[1] + mod2$coef[-1],
                   qlow   = mod3$coef[1] + mod3$coef[-1]
)

line_size = 2
ggplot() +
  geom_point(aes(x=x, y=y),
             color="black", alpha=0.5) +
  ## quantiles:
  geom_line(data=qrdf,aes(x=x, y=median),
            color="red", alpha=0.7, size=line_size) +
  geom_line(data=qrdf,aes(x=x, y=qupp),
            color="blue", alpha=0.7, size=line_size, lty=1) +
  geom_line(data=qrdf,aes(x=x, y=qlow),
            color="blue", alpha=0.7, size=line_size, lty=1)