在R中绘制分组平均值

Question

我通过线性回归y〜x获得概率，其中x是固定范围内的浮点值，例如在0到5之间，并且观察到的y均为0或1s。请注意，x可以重复，例如数据为（0.1,0），（0.1,1），（0.1,0），（0.12,1）等。

进行回归本身很好，我也可以绘制回归结果，例如通过ggplot2软件包

qplot(x,y,data=data,geom='smooth',method='lm')

由于实际数据的散点图会在y = 0和y = 1处添加很多点，因此我希望获得“分组平均值”，例如[0,0.2）中所有x的平均y值是一个点，[0.2,0.4）中另一个是y等。

理想情况下，该图还将显示与回归操作类似的样本量，例如如果一个分组的平均值比另一个分组的底层数据少，则将其显示在一个较小的圆圈内，例如气泡图。

Answer 1

使用cut将样本分成多个间隔。您可以使用data.table进行一些快速汇总。然后，只需在您的绘图中添加一个尺寸分量即可：

x<-rnorm(100)
y<-5*x+6+rnorm(100,sd=0.2)
DT<-data.table(x,y)
DT[,bin:=cut(x,seq(-3,3,0.2),right = F)]
#Aggregate table
DT1<-DT[,.(mx=mean(x),my=mean(y),.N),by=bin]
qplot(x,y,data=DT,geom='smooth',method='lm')+
    geom_point(data = DT1,aes(x= mx,y=my,size=N))