R-整洁地增加置信区间 [英] R - tidy augment confidence interval

问题描述

我想知道如何使用扫帚包计算置信区间。

I am wondering how I can compute confidence interval using the broom package.

我要尝试的操作很简单且标准：

What I am trying to do is simple and standard :

set.seed(1)
x <- runif(50)
y <- 2.5 + (3 * x) + rnorm(50, mean = 2.5, sd = 2)
dat <- data.frame(x = x, y = y)
mod <- lm(y ~ x, data = dat)

使用 visreg 我可以使用 CI 来简单地绘制回归模型：

Using visreg I can plot regression models with CI very simply with :

library(visreg)
visreg(mod, 'x',  overlay=TRUE) 

我对使用 broom 和 ggplot2 重现此内容很感兴趣，到目前为止，我仅实现了这一点：

I am interesting in reproducing this using broom and ggplot2, so far I only achieved this :

 library(broom) 

 dt = lm(y ~ x, data = dat) %>% augment(conf.int = TRUE)  
 ggplot(data = dt, aes(x, y, colour = y)) + 
  geom_point() + geom_line(data = dt, aes(x, .fitted, colour = .fitted)) 

增补函数不能计算 conf.int 。有什么线索可以添加平滑的置信区间吗？

The augment funciton doesn't compute conf.int. Any clue how I can add some smooth confidence invervals ?

 geom_smooth(data=dt, aes(x, y, ymin=lcl, ymax=ucl), size = 1.5, 
        colour = "red", se = TRUE, stat = "smooth")

推荐答案

使用扫帚输出，您可以执行以下操作：

Using the broom output, you can do something like this:

ggplot(data = dt, aes(x, y)) + 
  geom_ribbon(aes(ymin=.fitted-1.96*.se.fit, ymax=.fitted+1.96*.se.fit), alpha=0.2) +
  geom_point(aes(colour = y)) + 
  geom_line(aes(x, .fitted, colour = .fitted)) +
  theme_bw()

我将 colour = y 移到了 geom_point（），因为您不能对 geom_ribbon 应用颜色美学。

I moved colour=y into geom_point() because you can't apply a colour aesthetic to geom_ribbon.

这篇关于R-整洁地增加置信区间的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！