分数回帰からスプラインに信頼区間を追加する

Question

quantale回帰に合うようにquantregを使い、x値（分位数）に基づいていくつかのノットを追加しました。私は今これをプロットし、信頼区間も持っています。それをどうするかわからない。ここで

は再現例です。

#create data  
    x <- seq(0,100,length.out = 100)   
    sig <- 0.1 + 0.05*x 
    b_0 <- 6         
    b_1 <- 0.1        
set.seed(1)        
e <- rnorm(100,mean = 0, sd = sig)  
y <- b_0 + b_1*x + e 

mydata <- data.frame(x,y, age=sample(30:70,100,replace=TRUE), sex=sample(c("Male","Female"),100, replace=TRUE)) 

#run regression 
library(quantreg) 
library(splines) 
model <- rq(y ~ ns(x, knots=c(25,50,75))+age+sex, tau=0.5, data=mydata) 

#plot 
sp <- c(25,50,75) 
ggplot(mydata, aes(x=x,y=y))+ geom_point()+ geom_quantile(formula=y~ns(x,knots=sp), quantiles=0.5, se=T) 

これは、信頼区間を示していません？ また、このプロットでは共変量を考慮していませんか？これを行う方法はありますか？

Answer 1

プロットのmodelの結果は実際には使用されていません。だから私はあなたが何をしようとしているのか完全にはわからない。

あなたが信頼区間を含む分位回帰モデルに基づく予測を取得するためにpredictを使用し、geom_ribbon持つものをプロットすることができます

# Get model-based predictions 
pred <- as.data.frame(predict(model, data.frame(x = mydata$x, age = mydata$age, sex = mydata$sex), interval = "confidence")); 
pred$x <- mydata$x; 

#plot 
sp <- c(25,50,75); 
ggplot(mydata, aes(x=x,y=y)) + 
    geom_point() + 
    geom_line(data = pred, aes(x = x, y = fit)) + 
    geom_ribbon(data = pred, aes(ymin = lower, ymax = higher, x = x), alpha = 0.4) + 
    geom_quantile(formula = y ~ ns(x, knots = sp), quantiles = 0.5, se = T);