ggplot2：如何在单个图中组合直方图，地图和逻辑回归预测

Question

我正在尝试将逻辑回归的组合图绘制为函数logi.hist.plot，但我想使用ggplot2（美学原因）来做。

问题是只有一个直方图应该有scale_y_reverse（）。

有没有办法在单个图中指定它（参见下面的代码）或者使用可以传递给上一个图的坐标重叠两个直方图？

ggplot(dat) + 
    geom_point(aes(x=ind, y=dep)) + 
    stat_smooth(aes(x=ind, y=dep), method=glm, method.args=list(family="binomial"), se=FALSE) + 
    geom_histogram(data=dat[dat$dep==0,], aes(x=ind)) +
    geom_histogram(data=dat[dat$dep==1,], aes(x=ind)) ## + scale_y_reverse()

最后的情节是我一直在努力实现的目标：

Answer 1

您尚未提供可重现的示例，因此这里是假数据的示例。

我们使用geom_segment为直方图创建“条形”，并创建地块图。调整size参数以更改直方图中的“条形”宽度。在下面的示例中，条形高度等于给定x范围内的值的百分比。如果要更改条形的绝对高度，只需在创建直方图计数的n/sum(n)数据框时将h乘以缩放系数。

要生成绘图的直方图计数，我们预先汇总数据以创建直方图值。请注意ifelse函数中的mutate语句，该语句调整pct的值以获取图中的向上和向下条形图，具体取决于y是否为0或者分别为1或1。您可以在绘图代码本身中执行此操作，但是您需要两次单独调用geom_segment。

library(dplyr)

# Fake data
set.seed(1926)
dat = data.frame(y = sample(0:1, 1000, replace=TRUE))
dat$x1 = rnorm(1000, 5, 2) * (dat$y+1)

# Summarise data to create histogram counts
h = dat %>% group_by(y) %>%
  mutate(breaks = cut(x1, breaks=seq(-2,20,0.5), labels=seq(-1.75,20,0.5), 
                      include.lowest=TRUE),
         breaks = as.numeric(as.character(breaks))) %>%
  group_by(y, breaks) %>% 
  summarise(n = n()) %>%
  mutate(pct = ifelse(y==0, n/sum(n), 1 - n/sum(n))) 

ggplot() +
  geom_segment(data=h, size=4, show.legend=FALSE,
               aes(x=breaks, xend=breaks, y=y, yend=pct, colour=factor(y))) +
  geom_segment(dat=dat[dat$y==0,], aes(x=x1, xend=x1, y=0, yend=-0.02), size=0.2, colour="grey30") +
  geom_segment(dat=dat[dat$y==1,], aes(x=x1, xend=x1, y=1, yend=1.02), size=0.2, colour="grey30") +
  geom_line(data=data.frame(x=seq(-2,20,0.1), 
                            y=predict(glm(y ~ x1, family="binomial", data=dat), 
                                      newdata=data.frame(x1=seq(-2,20,0.1)),
                                      type="response")), 
            aes(x,y), colour="grey50", lwd=1) +
  scale_y_continuous(limits=c(-0.02,1.02)) +
  scale_x_continuous(limits=c(-1,20)) +
  theme_bw(base_size=12)