Построение квантильной регрессии по переменным на одной странице

Question

Я запускаю квантильные регрессии для нескольких независимых переменных отдельно (одна и та же зависимость). Я хочу построить только оценки наклона для нескольких квантилей каждой переменной на одном графике.

Вот данные игрушки:

set.seed(1988)

y <- rnorm(50, 5, 3)
x1 <- rnorm(50, 3, 1)
x2 <- rnorm(50, 1, 0.5)

# Running Quantile Regression 
require(quantreg)
fit1 <- summary(rq(y~x1, tau=1:9/10), se="boot")
fit2 <- summary(rq(y~x2, tau=1:9/10), se="boot")

Я хочу построить только оценки уклона по квантилям. Следовательно, я даю parm=2 в plot,

 plot(fit1, parm=2)
 plot(fit2, parm=2)

Теперь я хочу объединить оба этих графика на одной странице.

Что я пробовал до сих пор;

1. Я пробовал настройку par(mfrow=c(2,2)) и заговор их. Но он производит пустую страницу.
2. Я пытался использовать gridExtra и gridGraphics безуспешно. Пытался преобразовать базовые графы в объекты Grob, как указано здесь
3. Пробовал с помощью функции layout функционировать как в этом документе
4. Я пытаюсь заглянуть в исходный код plot.rqs, Но я не могу понять, как он строит доверительные интервалы (я могу изобразить только коэффициенты по квантилям) или изменить mfrow Параметр там.

Кто-нибудь может указать, где я иду не так? Должен ли я посмотреть в исходный код plot.rqs а какие-нибудь параметры там менять?

Answer 1

В то время как quantreg::plot.summary.rqs имеет mfrow параметр, он использует его для переопределения par('mfrow') чтобы огранить parm ценности, а это не то, что вы хотите сделать.

Один из вариантов - разобрать объекты и построить график вручную. Вы можете извлечь значения тау и матрицу коэффициентов из fit1 а также fit2, которые являются просто списками значений для каждого тау, поэтому в Tidyverse грамматики,

library(tidyverse)

c(fit1, fit2) %>%    # concatenate lists, flattening to one level
    # iterate over list and rbind to data.frame
    map_dfr(~cbind(tau = .x[['tau']],    # from each list element, cbind the tau...
                   coef(.x) %>%    # ...and the coefficient matrix, 
                       data.frame(check.names = TRUE) %>%    # cleaned a little
                       rownames_to_column('term'))) %>% 
    filter(term != '(Intercept)') %>%    # drop intercept rows
    # initialize plot and map variables to aesthetics (positions)
    ggplot(aes(x = tau, y = Value, 
               ymin = Value - Std..Error, 
               ymax = Value + Std..Error)) + 
    geom_ribbon(alpha = 0.5) + 
    geom_line(color = 'blue') + 
    facet_wrap(~term, nrow = 2)    # make a plot for each value of `term`

Вытяните больше из объектов, если хотите, добавьте горизонтальные линии оригинала, и в противном случае вы получите дикий характер.

---

Другой вариант заключается в использовании magick захватить исходные изображения (или сохранить их на любом устройстве и перечитать их) и вручную объединить их:

library(magick)

plots <- image_graph(height = 300)    # graphics device to capture plots in image stack
plot(fit1, parm = 2)
plot(fit2, parm = 2)
dev.off()

im1 <- image_append(p1p2, stack = TRUE)    # attach images in stack top to bottom

image_write(im1, 'rq.png')

Answer 2

Функция plot использован quantreg Пакет имеет свой собственный параметр mfrow. Если вы не укажете его, он применяет некоторые опции, которые он выбирает самостоятельно (и, таким образом, переопределяет ваш par(mfrow = c(2,2)),

С использованием mfrow параметр в plot.rqs:

# make one plot, change the layout
plot(fit1, parm = 2, mfrow = c(2,1))
# add a new plot
par(new = TRUE)
# create a second plot
plot(fit2, parm = 2, mfrow = c(2,1))