非参数分位数回归曲线到散点图

Question

我使用IV=time，DV=concentration创建了一个散点图（多个组GRP）。我想在我的情节中添加分位数回归曲线(0.025,0.05,0.5,0.95,0.975)。

顺便说一下，这就是我创建散点图的方法：

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')

因为我在这里创建的数据是我的较大数据的一小部分，所以它看起来可能近似为矩形夸张。但我不想在我的独立变量和因变量之间调用数学关系。

我认为nlrq包中的quantreg可能就是答案，但是当我不知道我的变量之间的关系时，我不明白如何使用该函数。

我从一篇科学文章中找到了这个图，我想要做的就是同一种图：

再次感谢您的帮助！

更新

Test.csv 有人指出我的样本数据不可复制。以下是我的数据示例。

library(evd)
qcbvnonpar(p=c(0.025,0.05,0.5,0.95,0.975),cbind(TAD,DV),epmar=T,plot=F,add=T)

我也尝试过qcbvnonpar :: evd，但曲线似乎不太平滑。

Answer 1

也许看看quantreg ::: rqss来平滑样条曲线和分位数回归。 对不起那些不太好的示例数据抱歉：

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')

Answer 2

我过去经常与rqss斗争，我的问题几乎总是与点的排序有关。

您可以在不同的时间点进行多次测量，这就是为什么您的长度不同。这对我有用：

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])

在拟合模型之前对数据框进行排序似乎是必要的。

Answer 3

如果您需要ggplot2图片...

我将这个例子建立在@EDi的基础上。我增加了x和y，以便分位数线不那么晃动。由于这种增加，我需要在某些调用中使用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)

以下是两个图：

# @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)