Sto creando un grafico sfaccettato per visualizzare i valori previsti rispetto a quelli effettivi fianco a fianco con un grafico del valore previsto rispetto ai residui. Useròshiny per esplorare i risultati degli sforzi di modellazione utilizzando diversi parametri di allenamento. Alleno il modello con l'85% dei dati, provo sul restante 15% e lo ripeto 5 volte, raccogliendo ogni volta i valori effettivi / previsti. Dopo aver calcolato i residui, il mio data.frameaspetto è questo:
head(results)
act pred resid
2 52.81000 52.86750 -0.05750133
3 44.46000 42.76825 1.69175252
4 54.58667 49.00482 5.58184181
5 36.23333 35.52386 0.70947731
6 53.22667 48.79429 4.43237981
7 41.72333 41.57504 0.14829173
Quello che voglio:
- Trama affiancata di
predvs.actepredvs.resid - L'intervallo / i limiti x / y per
predvs.actdevono essere gli stessi, idealmente damin(min(results$act), min(results$pred))amax(max(results$act), max(results$pred)) - L'intervallo / i limiti x / y per
predvs.residno devono essere influenzati da ciò che faccio al grafico effettivo rispetto a previsto. Il graficoxsolo per i valori previsti eysolo per l'intervallo residuo va bene.
Per visualizzare entrambi i grafici fianco a fianco, fondo i dati:
library(reshape2)
plot <- melt(results, id.vars = "pred")
Ora traccia:
library(ggplot2)
p <- ggplot(plot, aes(x = pred, y = value)) + geom_point(size = 2.5) + theme_bw()
p <- p + facet_wrap(~variable, scales = "free")
print(p)
È abbastanza vicino a quello che voglio:

Quello che vorrei è che gli intervalli xey per il reale e il previsto siano gli stessi, ma non sono sicuro di come specificarlo e io non ho bisogno che sia fatto per il grafico previsto e residuo poiché il gli intervalli sono completamente diversi.
Ho provato ad aggiungere qualcosa di simile per entrambi scale_x_continousescale_y_continuous :
min_xy <- min(min(plot$pred), min(plot$value))
max_xy <- max(max(plot$pred), max(plot$value))
p <- ggplot(plot, aes(x = pred, y = value)) + geom_point(size = 2.5) + theme_bw()
p <- p + facet_wrap(~variable, scales = "free")
p <- p + scale_x_continuous(limits = c(min_xy, max_xy))
p <- p + scale_y_continuous(limits = c(min_xy, max_xy))
print(p)
Ma questo riprende il file min() i valori residui.

Un'ultima idea che ho avuto è stata quella di memorizzare il valore del minimo acte delle predvariabili prima di fondere, quindi aggiungerli al frame di dati fuso per determinare in quale sfaccettatura compaiono:
head(results)
act pred resid
2 52.81000 52.86750 -0.05750133
3 44.46000 42.76825 1.69175252
4 54.58667 49.00482 5.58184181
5 36.23333 35.52386 0.70947731
min_xy <- min(min(results$act), min(results$pred))
max_xy <- max(max(results$act), max(results$pred))
plot <- melt(results, id.vars = "pred")
plot <- rbind(plot, data.frame(pred = c(min_xy, max_xy),
variable = c("act", "act"), value = c(max_xy, min_xy)))
p <- ggplot(plot, aes(x = pred, y = value)) + geom_point(size = 2.5) + theme_bw()
p <- p + facet_wrap(~variable, scales = "free")
print(p)
Questo fa quello che voglio, con l'eccezione che anche i punti vengono visualizzati:

Qualche suggerimento per fare qualcosa di simile?
Ho visto questa idea da aggiungere geom_blank(), ma non sono sicuro di come specificare il aes()bit e farlo funzionare correttamente, o quale sia l' geom_point()equivalente dell'uso dell'istogramma aes(y = max(..count..)).
Ecco i dati con cui giocare (i miei valori effettivi, previsti e residui prima della fusione):
> dput(results)
structure(list(act = c(52.81, 44.46, 54.5866666666667, 36.2333333333333,
53.2266666666667, 41.7233333333333, 35.2966666666667, 30.6833333333333,
39.25, 35.8866666666667, 25.1, 29.0466666666667, 23.2766666666667,
56.3866666666667, 42.92, 41.57, 27.92, 23.16, 38.0166666666667,
61.8966666666667, 37.41, 41.6333333333333, 35.9466666666667,
48.9933333333333, 30.5666666666667, 32.08, 40.3633333333333,
53.2266666666667, 64.6066666666667, 38.5366666666667, 41.7233333333333,
25.78, 33.4066666666667, 27.8033333333333, 39.3266666666667,
48.9933333333333, 25.2433333333333, 32.67, 55.17, 42.92, 54.5866666666667,
23.16, 64.6066666666667, 40.7966666666667, 39.0166666666667,
41.6333333333333, 35.8866666666667, 25.1, 23.2766666666667, 44.46,
34.2166666666667, 40.8033333333333, 24.5766666666667, 35.73,
61.8966666666667, 62.1833333333333, 74.6466666666667, 39.4366666666667,
36.6, 27.1333333333333), pred = c(52.8675013282404, 42.7682474758679,
49.0048248585123, 35.5238560262515, 48.7942868566949, 41.5750416040131,
33.9548164913007, 29.9787449128663, 37.6443975781139, 36.7196211666685,
27.6043278172077, 27.0615724310721, 31.2073056885252, 55.0886903524179,
43.0895814712768, 43.0895814712768, 32.3549865881578, 26.2428426737583,
36.6926037128343, 56.7987490221996, 45.0370788180147, 41.8231642271826,
38.3297859332601, 49.5343916620086, 30.8535641206809, 29.0117492750411,
36.9767968381391, 49.0826677983065, 54.4678549541069, 35.5059204731218,
41.5333417555995, 27.6069075391361, 31.2404889715121, 27.8920960978598,
37.8505531149324, 49.2616631533957, 30.366837650159, 31.1623492639066,
55.0456078770405, 42.772538591063, 49.2419293590535, 26.1963523976241,
54.4080781796616, 44.9796700541254, 34.6996927469131, 41.6227713664027,
36.8449646519306, 27.5318686661673, 31.6641793552795, 42.8198894266632,
40.5769177148146, 40.5769177148146, 29.3807781312816, 36.8579132935989,
55.5617033901752, 55.8097119335638, 55.1041728261666, 43.6094641699075,
37.0674887276681, 27.3876960746536), resid = c(-0.0575013282403773,
1.69175252413213, 5.58184180815435, 0.709477307081826, 4.43237980997177,
0.148291729320228, 1.34185017536599, 0.704588420467079, 1.60560242188613,
-0.832954500001826, -2.50432781720766, 1.98509423559461, -7.93063902185855,
1.29797631424874, -0.169581471276786, -1.51958147127679, -4.43498658815778,
-3.08284267375831, 1.32406295383237, 5.09791764446704, -7.62707881801468,
-0.189830893849219, -2.38311926659339, -0.541058328675241, -0.286897454014273,
3.06825072495888, 3.38653649519422, 4.14399886836018, 10.1388117125598,
3.03074619354486, 0.189991577733821, -1.82690753913609, 2.16617769515461,
-0.088762764526507, 1.47611355173427, -0.268329820062384, -5.12350431682565,
1.5076507360934, 0.124392122959534, 0.147461408936991, 5.34473730761318,
-3.03635239762411, 10.1985884870051, -4.18300338745873, 4.31697391975358,
0.0105619669306023, -0.958297985263961, -2.43186866616734, -8.38751268861282,
1.64011057333683, -6.36025104814794, 0.226415618518729, -4.80411146461488,
-1.1279132935989, 6.33496327649151, 6.37362139976954, 19.5424938405001,
-4.17279750324084, -0.467488727668119, -0.254362741320246)), .Names = c("act",
"pred", "resid"), row.names = c(2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L,
10L, 11L, 12L, 13L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L,
24L, 25L, 26L, 28L, 29L, 30L, 31L, 32L, 33L, 34L, 35L, 36L, 37L,
38L, 39L, 41L, 42L, 43L, 44L, 45L, 46L, 47L, 48L, 49L, 50L, 51L,
52L, 54L, 55L, 56L, 57L, 58L, 59L, 60L, 61L, 62L, 63L, 64L, 65L
), class = "data.frame")
grid.arrange.
ggplot(plot, aes(x = pred, y = value)) + geom_point()senza sfaccettature? Non si ridurrebbe davvero la scala dei residui per rendere difficile rilevare la non casualità / inclinazione?
variablevalore creato da melt(). Poi di nuovo, suppongo di poterli memorizzare in un elenco creato da lapplyper tracciare varie combinazioni. Grazie per l'input. Se vuoi creare una gridsoluzione, posso accettare la risposta, anche se se questa è la strada che intraprendiamo, questa potrebbe anche essere un duplicato delle altre gridsoluzioni.
grid.arrangeche quasi invariabilmente rovina il layout. Vorrei che i bug di vecchia data di gtable venissero risolti.


