使用lme模型（称为meef1）的基本绘图功能（plot.intervals.lmList），我制作了一个巨大的箱形图。我的矢量v2andv3commoditycombined有98个级别。
情节（meef1，v2andv3commoditycombined~resd（。））
我想将我的变量v2andv3commoditycombined的分组值分开，或者单独绘制它们，对它们进行排序，或者排除一些。我不确定是否有代码要执行此操作，或者是否必须从lme输出中提取信息。如果是这种情况，我不确定要提取什么来创建箱图，因为提取残差只返回每个级别的一个值。如果这是不可能的，任何关于如何分隔商品名称的建议都同样有用。
谢谢。
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对于v2andv3commoditycombined的每个级别，您希望Y轴和X轴到底是什么样的？由于您将图表拆分为v2andv3commoditycombined，因此您显然不能将其用作轴之一。
让我们假设您只想在Y轴上进行传统残差，在X轴上进行拟合值，在98个等级中的每个等级的单独图中。您可以更改代码以绘制您想要绘制的任何内容。
根据?plot.lme，您可以执行以下操作：
plot(meef1,resid(.,type='pearson',level=1)~fitted(.,level=1)|v2andv3commoditycombined);
确保事先伸出你的情节窗口，这样它很好很大，否则你可能会得到一个关于边距的错误。以下可能会产生更好看的情节：
plot(meef1,resid(.,type='pearson',level=1)~fitted(.,level=1)|v2andv3commoditycombined,pch='.',cex=1.5,abline=0);
由于你的问题不清楚，我继续假设你对个体等级残差感兴趣（即每个数据点与给定随机变量的预测值有多大差异），并且你有一个等级嵌套在随机公式中。如果您想要人口残差（即每个数据点与平均预测值的差异），请将level的两个实例更改为level=0。如果您有 K 级别的嵌套，请将其更改为level= K 并祝您好运。
我还假设您想要标准化残差（因为您可以使用方便的经验法则，绝对值大于3的可能是异常值，无论原始数据的比例是多少）。如果没有，请参阅?residuals.lme以获取type参数的其他有效选项。
哦，你的变量名称表明你在看某种金融时间序列。如果是这样，请查看ACF(meef1)以查看是否存在大量自相关。如果存在，您可以通过拟合响应（Y）变量为diff(...)原始变量的模型来补救它。如果你看到真正偏斜的残差，你可以考虑在获取差异之前对你的响应变量进行对数变换。