решетки :: для нескольких графика XY линий от выхода квантиля регрессионного

Question

Это data.frame, чей третьего «колонна», на самом деле матрица:

pred.Alb <- structure(list(Age = 
    c(20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 20, 30, 40, 
    50, 60, 70, 80), Sex = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("Male", "Female"), 
    class = "factor"), 
pred = structure(c(4.34976914720261, 4.3165897157342, 4.2834102842658, 
4.23952109360855, 4.15279286619591, 4.05535487959442, 3.95791689299294, 
4.02417706540447, 4.05661037005163, 4.08904367469879, 4.0942071858864, 
3.9902915232358, 3.85910606712565, 3.72792061101549, 4.37709246711838, 
4.38914906337186, 4.40120565962535, 4.3964228776405, 4.32428258270227, 
4.23530290952571, 4.14632323634915, 4.3, 4.3, 4.3, 4.28809523809524, 
4.22857142857143, 4.15714285714286, 4.08571428571429, 4.59781730640631, 
4.59910124381436, 4.60038518122242, 4.58132673532165, 4.48089875618564, 
4.36012839374081, 4.23935803129598, 4.39298701298701, 4.39711229946524, 
4.4, 4.39484310896076, 4.34636957813428, 4.28737628384687, 
4.22838298955946), .Dim = c(14L, 3L), .Dimnames = list(c("1", 
"2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", 
"13", "14"), c("tau= 0.10", "tau= 0.25", "tau= 0.50")))), 
    .Names = c("Age", "Sex", "pred"), out.attrs = 
    structure(list(dim = structure(c(7L, 2L), .Names = c("Age", "Sex")), 
    dimnames = structure(list(Age = c("Age=20", 
     "Age=30", "Age=40", "Age=50", "Age=60", "Age=70", "Age=80"), 
Sex = c("Sex=Male", "Sex=Female")), 
.Names = c("Age", "Sex"))), 
.Names = c("dim", "dimnames")), row.names = c(NA, -14L), 
class = "data.frame") 

Он был создан с помощью этого кода:

require(rms) # also loads Hmisc 
require(quantreg) # might also get loaded by rms 
rqAlb10fit2 <- rq(BL_ALBUMIN ~ rcs(Age,3) *Sex , data=redBan, 
            tau= c(0.1, 0.25, 0.5)) 
pred.Alb <- expand.grid(Age=seq(20,80,by=10), Sex=c("Male", "Female")) 
pred.Alb$pred <- predict(rqAlb10fit2, 
    newdata=expand.grid(Age=seq(20,80,by=10), Sex=c("Male", "Female"))) 

Я бы хотел, чтобы у вас был график сюжетов по полу и тау. Я могу получить сюжетный с:

xyplot(pred~Age|Sex, data=pred.Alb, type="p") 

При добавлении типа = «л», линии умертвили вперед и назад, соединяющие различные уровни tau.

Я сомневаюсь, что это имеет значение, но работает на Mac 10.7.5 с помощью quantreg_4.96/rms_3.6-3/Hmisc_3.10-1. Если вы хотите показать мне решение ggplot с классической темой, я тоже в порядке с этим, просто я не очень хорошо разбираюсь в ggplot2, а среднеквадратичный пакет Harrell сопряжен с решеткой.

Answer 1

Проблема заключается в том, что y теряет свой атрибут измерения, когда он передается в функцию панели, становясь простым вектором. Он по-прежнему идет вперед и занимается переработкой x, чтобы соответствовать y 's length, которую вы не видите type="p", но может, когда type="l".

Вот функция пользовательской панели, которая выполняет то, что вы хотите сначала преобразовать y обратно в матрицу и затем вызвать panel.xyplot отдельно по каждому из столбцов:

panel.matplot <- function(x,y,...) { 
    y <- matrix(y, nrow=length(x)) 
    apply(y, 2, function(Y) panel.xyplot(x,Y, ...)) 
} 

xyplot(pred~Age|Sex, data=pred.Alb, type="l", panel=panel.matplot) 

---

BTW : В таких случаях я часто считаю полезным совать «внутри» вызов функции панели. Простой способ сделать это - создать фиктивную функцию панели, содержащую вызов browser(). Вот, например, как я обнаружил, что проблема в этом случае:

xyplot(pred~Age|Sex, data=pred.Alb, type="l", 
     panel = function(x,y,...) browser()) 
Browse[2]> x 
# [1] 20 30 40 50 60 70 80 
Browse[2]> y 
# [1] 4.349769 4.316590 4.283410 4.239521 4.152793 4.055355 3.957917 4.377092 
# [9] 4.389149 4.401206 4.396423 4.324283 4.235303 4.146323 4.597817 4.599101 
# [17] 4.600385 4.581327 4.480899 4.360128 4.239358 

... и в этот момент требуется исправление и (а) довольно очевидно, и (б) может быть опробован внутри существующего вызов браузера.

Answer 2

Вы можете сделать это путем изменения формы долго и используя groups аргумент xyplot:

pred2 <- as.data.frame(pred.Alb$pred) 
varying=names(pred2) 
pred2$Age <- pred.Alb$Age 
pred2$Sex <- pred.Alb$Sex 
pred2.long <- reshape(pred2, direction='long', varying=varying, sep='= ') 

xyplot(tau~Age|Sex, data=pred2.long, type="l", groups=time)