如何更改点并将回归添加到cloudplot（使用R）？

Question

要明确我的要求，我已经创造了一个简单的例子。第一步是创建一些数据：

gender <- factor(rep(c(1, 2), c(43, 41)), levels = c(1, 2),labels = c("male", "female"))
numberofdrugs <- rpois(84, 50) + 1
geneticvalue <- rpois(84,75)
death <- rpois(42,50) + 15
y <- data.frame(death, numberofdrugs, geneticvalue, gender)

所以这些是一些随机日期合并到一个data.frame。因此，从这些日期开始，我想绘制一个云，在那里我可以区分男性和女性，并在那里添加两个简单的回归（一个用于女性，一个用于男性）。所以我已经开始了，但我无法达到我想要的程度。请看下面我到目前为止所做的事情：

require(lattice)
cloud(y$death~y$numberofdrugs*geneticvalue)

xmale <- subset(y, gender=="male")
xfemale <- subset(y, gender=="female")

death.lm.male <- lm(death~numberofdrugs+geneticvalue, data=xmale)
death.lm.female <- lm(death~numberofdrugs+geneticvalue, data=xfemale)

如何在使用云命令时为男性或女性制作不同的点（例如蓝色和粉红色点而不仅仅是蓝色点），如何将两个估计模型添加到云图中？

任何想法都表示赞赏！谢谢你的想法！

Answer 1

回答问题的前半部分，“在使用云命令时，如何为男性或女性制作不同的分数（例如蓝色和粉红色的点只是蓝色十字架）？”

 cloud( death ~ numberofdrugs*geneticvalue , groups=gender, data=y )

对此的元回答可能涉及一些非三维可视化。也许您可以使用lattice或ggplot2将数据拆分成小的倍数？它可能更容易理解，并且可能更容易添加回归结果。

splom( ~ data.frame( death, numberofdrugs, geneticvalue ), groups=gender, data=y )

默认的splom面板功能是panel.pairs，您可以修改它以添加回归线而不会有太多麻烦。

ggplot2可以轻松地在绘图矩阵中进行回归，但是我无法使颜色起作用。

pm <- plotmatrix( y[ , 1:3], mapping = aes(color=death) )
pm + geom_smooth(method="lm")

最后，如果你真的想用回归平面做一个cloudplot，这里有一种方法可以使用scatterplot3d包。注意我将数据更改为有一些更有趣的结构：

numberofdrugs <- rpois( 84, 50 ) + 1
geneticvalue <- numberofdrugs + rpois( 84, 75 )
death <- geneticvalue + rpois( 42, 50 ) + 15
y <- data.frame( death, numberofdrugs, geneticvalue, gender )

library(scatterplot3d) 
pts <- as.numeric( as.factor(y$gender) ) + 4
s <-scatterplot3d( y$death, y$numberofdrugs, y$geneticvalue, pch=pts, type="p", highlight.3d=TRUE )
fit <- lm( y$death ~ y$numberofdrugs + y$geneticvalue )
s$plane3d(fit)

Answer 2

使用car package {/ 3}在rgl package (openGL implementation)中进行了很好的拟合可视化。

require(car)
require(rgl)
scatter3d(death~numberofdrugs+geneticvalue, groups=y$gender, data=y, parallel=FALSE)