如何应用splom（）函数以创建多个相关成对图？

Question

我已经问过similar question如何创建下图：  我被建议使用splom（）函数，但我不知道如何将它应用于我的数据。我看到了splom（）函数的例子，可以找到here和here，但由于编程技巧低，我无法应用它。

我有24个时间序列，属于4个独立的组（4个Pirwise相关图）。 4组：

1）频率= 1分钟。 ，归属时间序列：AAPL_1m，MSFT_1m，INTC_1m，FB_1m，MU_1m，IBM_1m。 2）频率= 2分钟。 ，归属时间序列：AAPL_2m，MSFT_2m，INTC_2m，FB_2m，MU_2m，IBM_2m。 3）频率= 5分钟。 ，所属时间序列：AAPL_5m，MSFT_5m，INTC_5m，FB_5m，MU_5m，IBM_5m。 4）频率= 10分钟。 ，所属时间序列：AAPL_10m，MSFT_10m，INTC_10m，FB_10m，MU_10m，IBM_10m。

每个成对图应显示每组中时间序列之间的相关性。 为了创建每个单独的成对图，我使用了以下函数：

pairs(cbind(AAPL_1m, MSFT_1m, INTC_1m, FB_1m, MU_1m, IBM_1m),main="Frequency=1 Min.",font.labels = 2, col="blue",pch=16, cex=0.8, cex.axis=1.5,las=1)
pairs(cbind(AAPL_2m, MSFT_2m, INTC_2m, FB_2m, MU_2m, IBM_2m),main="Frequency = 2 Min.",font.labels = 2, col="blue",pch=16, cex=0.8, cex.axis=1.5,las=1)
pairs(cbind(AAPL_5m, MSFT_5m, INTC_5m, FB_5m, MU_5m, IBM_5m),main="Frequency = 5 Min.",font.labels = 2, col="blue",pch=16, cex=0.8, cex.axis=1.5,las=1)
pairs(cbind(AAPL_10m, MSFT_10m, INTC_10m, FB_10m, MU_10m, IBM_10m),main="Frequency = 10 Min.",font.labels = 2, col="blue",pch=16, cex=0.8, cex.axis=1.5,las=1)

如果有人可以建议如何应用splom（）函数来创建提到/显示的图形，将非常感激。

此外，如果还有另一个更合适的功能可以在单个图中集成各个成对图（pair（）），我很乐意应用它。

Answer 1

有些demodata会很高兴，但是让我们先生成一些，只有三个变量：

AAPL_1m<-rnorm(1000)
MSFT_1m<-rnorm(1000) 
INTC_1m<-rnorm(1000)
AAPL_2m<-rnorm(1000)
MSFT_2m<-rnorm(1000) 
INTC_2m<-rnorm(1000) 

为了使splom()起作用，您需要生成分组变量。这是来自1m组的1000次观察，以及来自2m组的另外1000次观察。因此，分组变量只是一个1000 1m值的简单向量，后面是1000 2m个值：

group<-c(rep("1m", 1000), rep("2m", 1000))

在您的情况下，分组变量可能会生成如下：

group<-c(rep("1m", length(AAPL_1m)), rep("2m", length(AAPL_2m)))

获得分组变量后，您可能希望将所有内容绑定到sinle数据帧中，如下所示：

dat<-data.frame(AAPL=c(AAPL_1m, AAPL_2m), MSFT=c(MSFT_1m, MSFT_2m), INTC=c(INTC_1m, INTC_2m), group=group)

一旦你有一个数据框，分组变量给出观察组，你可以绘制散点图矩阵：

library(lattice)
# Three first columns of the data plotted conditional on the grouping
splom(~dat[,1:3]|group)

结果图应大致如下所示：

这需要推广到您的四批数据，但它应该是直接的（只需为四个批次生成分组，并将所有四个单独的批次绑定在一起）。函数splom()还有更多可用于参数的参数，例如，使绘图更漂亮。

Answer 2

JTT给出了关于如何应用splom（）的准确解释。以下代码表示应用于问题的JTT代码的扩展名。

group<-c(rep("Frequency = 1 Min.", length(AAPL_1m)), 
rep("Frequency = 2 Min.", length(AAPL_2m)),
rep("Frequency = 5 Min.", length(AAPL_5m)),
rep("Frequency = 10 Min.", length(AAPL_10m)))

dat<-data.frame(AAPL=c(AAPL_1m, AAPL_2m, AAPL_5m, AAPL_10m),
    MSFT=c(MSFT_1m, MSFT_2m, MSFT_5m, MSFT_10m),
    INTC=c(INTC_1m, INTC_2m, INTC_5m, INTC_10m),
    FB=c(FB_1m, FB_2m, FB_5m, FB_10m),
    MU=c(MU_1m, MU_2m, MU_5m, MU_10m),
    IBM=c(IBM_1m, IBM_2m, IBM_5m, IBM_10m),
    group=group)

splom(~dat[,1:6]|group)

代码的结果如下图所示：

但是，应该有一些改进：

1. x和Y轴以及标签应设置在外面（如问题中所示）
2. 应改变成对图的顺序（左上角应为＆＃34;频率= 1＆＃34;右上角应为＆＃34;频率= 1＆＃34; ...）