Wie kann stat_ecdf mit geom_ribbon kombiniert werden?

Question

Ich versuche, eine ECDF einiger Daten mit einem "Konfidenzintervall" zu zeichnen, das durch einen schattierten Bereich dargestellt wird, indem ggplot2 verwendet wird. Ich habe Probleme, geom_ribbon() mit stat_ecdf() zu kombinieren, um den Effekt zu erzielen, nach dem ich bin.

Betrachten Sie die folgenden Beispieldaten:

set.seed(1) 
dat <- data.frame(variable = rlnorm(100) + 2) 
dat <- transform(dat, lower = variable - 2, upper = variable + 2) 

> head(dat) 
    variable  lower upper 
1 2.534484 0.5344838 4.534484 
2 3.201587 1.2015872 5.201587 
3 2.433602 0.4336018 4.433602 
4 6.929713 4.9297132 8.929713 
5 3.390284 1.3902836 5.390284 
6 2.440225 0.4402254 4.440225 

Ich bin in der Lage eine ECDF von variable mit

library("ggplot2") 
ggplot(dat, aes(x = variable)) + 
    geom_step(stat = "ecdf") 

aber ich bin nicht in der Lage zu produzieren lower und upper wie die ymin und ymax Ästhetik zu verwenden, von geom_ribbon(), um das Konfidenzintervall auf dem Diagramm als eine andere Ebene zu überlagern. Ich habe versucht:

ggplot(dat, aes(x = variable)) + 
    geom_ribbon(aes(ymin = lower, ymax = upper), stat = "ecdf") + 
    geom_step(stat = "ecdf") 

aber stellt sich die folgende Fehler

Error: geom_ribbon requires the following missing aesthetics: ymin, ymax 

Gibt es eine Möglichkeit geom_ribbon() in Koax mit stat_ecdf() Arbeits einen schattigen Konfidenzintervall zu produzieren? Oder kann jemand ein alternatives Mittel vorschlagen, um ein schattiertes Polygon hinzuzufügen, das durch lower und upper als eine Ebene für das ECDF-Diagramm definiert ist?

Answer 1

starten (ein wenig Schuss im Dunkeln):

ggplot(dat, aes(x = variable)) + 
    geom_ribbon(aes(x = variable,ymin = ..y..-2,ymax = ..y..+2), stat = "ecdf",alpha=0.2) + 
    geom_step(stat = "ecdf") 

Ok, das ist so nicht dasselbe wie das, was Sie zu tun versuchen, aber es sollte erklären, was los ist. Die stat gibt einen Datenrahmen mit nur dem ursprünglichen x und dem berechneten y zurück, also denke ich, dass das alles ist, mit dem Sie arbeiten müssen. d. h. stat_ecdf berechnet nur die kumulative Verteilungsfunktion für ein einziges x zu einem Zeitpunkt.

Die einzige andere Sache, die ich von der offensichtlich denken kann, die untere und obere Berechnung getrennt, so etwas wie:

l <- ecdf(dat$lower) 
u <- ecdf(dat$upper) 
v <- ecdf(dat$variable) 
dat$lower1 <- l(dat$variable) 
dat$upper1 <- u(dat$variable) 
dat$variable1 <- v(dat$variable) 

ggplot(dat,aes(x = variable)) + 
    geom_step(aes(y = variable1)) + 
    geom_ribbon(aes(ymin = upper1,ymax = lower1),alpha = 0.2) 

Answer 2

nicht sicher, wie Sie die CI reflektieren wollen, aber ggplot_build() können Sie erhalten die generierten Daten aus der Handlung zurück, können Sie dann überplotten, was Sie mögen.

Diese Grafik zeigt:

• rot = original ribbon
• blau = nimmt die ursprüngliche CI Vektoren und gilt für die ECDF Kurve
• grün = berechnet die ECDF der oberen und unteren Reihe und Plots

g<-ggplot(dat, aes(x = variable)) + 
     geom_step(stat = "ecdf") + 
     geom_ribbon(aes(ymin = lower, ymax = upper), alpha=0.5, fill="red") 

    inside<-ggplot_build(g) 
    matched<-merge(inside$data[[1]],data.frame(x=dat$variable,dat$lower,dat$upper),by=("x")) 

    g + 
     geom_ribbon(data=matched, aes(x = x, 
             ymin = y + dat.upper-x, 
             ymax = y - x + dat.lower), 
        alpha=0.5, fill="blue") + 
     geom_ribbon(data=matched, aes(x = x, 
             ymin = ecdf(dat.lower)(x), 
             ymax = ecdf(dat.upper)(x)), 
        alpha=0.5, fill="green")