答案 0 :(得分:2)
主要是,我们应该检查predict
函数返回的内容:
head(predict(afit))
[1] 0.8548271 0.8797704 0.8584954 0.8031563 0.9012096 0.8955874
它是一个矢量,所以当我们将它传递给lines
时,R
说,"好吧,你没有指定x值,所以我&#39 ; ll只使用x值的索引" (尝试plot(2:10)
看看我的意思。)
所以,我们需要做的是指定一个2列矩阵传递给lines
,而不是:
cbind(sort(means), predict(afit, newdata = sort(means)))
应该做的伎俩。您的功能可以写成:
FilterByVariance<-function(dat, threshold = 0.90, span = 0.75){
means <- apply(dat,1,mean)
sds <- apply(dat,1,sd)
cv <- sqrt(sds/means)
afit<-loess(cv~means, span = span)
resids<-afit$residuals
# good<-which(resids >= quantile(resids, probs = threshold))
# points above the curve will have a residual > 0
good <- which(resids > 0)
#plots
plot(cv~means)
lines(cbind(sort(means), predict(afit, newdata = sort(means))),
col="blue",lwd=3)
points(means[good],cv[good],col="red",pch=19)
}