回帰直線のヒートマップ

Question

ベイジアン単純回帰を実行したとします。私はa（インターセプト）とb（スロープ）の事後分布に基づいて複数の回帰直線をプロットして結果を視覚化したいと思います。ヒートマップのようなスタイルで結果を表示する方法や、オーバーラップを避けるために透明度を使用する方法が不思議です。ここに簡単なggplotアプローチがあります。

library(ggplot2) 
set.seed(123) 

N = 1000 
x = 1:80 
a = rnorm(N,10,3) 
b = rnorm(N,5,2) 

y = vector("list",length=N) 
for(i in 1:N) {y[[i]] = a[i]+b[i]*x} 


df = data.frame(x=rep(x,N),y=unlist(y)) 
df$f = rep(1:N,each=80) 

(plt <- ggplot(df, aes(x, y,group=f)) + 
    geom_jitter(alpha=1/30,width=5,col="blue") + theme_classic()) 

これを行うより良い方法はありますか？オーバーラップ量（ヒートマップのように）によって色が変わるといいでしょう。

Answer 1

後部からのサンプルとラインプロットをしないのはなぜ

g = ggplot(df, aes(x, y)) + 
    geom_line(alpha=1/50,col="grey",aes(group=f)) + 
    theme_classic() 

はその後、その後、

g + stat_summary(geom="line", fun.y=mean, color="black", lwd=1) 

を与えるために事後expectionのために暗いの行を追加します。

Answer 2

これを行うことができる別の方法は、stat_density_2dの機能はggplot2です。これを行うにはさまざまな方法があります。ヒートマップは逆に

ggplot(df, aes(x = x, y=y))+ 
    stat_density_2d(aes(fill = ..density..), geom = "raster", contour = FALSE)+ 
    scale_fill_gradient(low = "blue", high = "red")+ 
    stat_summary(geom="line", fun.y=mean, color = "white",lwd=1)+ 
    theme_classic() 

としてごdf ...

を使用して、あなたにもポイントを使用することができます。

ggplot(df, aes(x = x, y=y))+ 
    stat_density_2d(aes(size = ..density..), geom = "point", contour = FALSE)+ 
    stat_summary(geom="line", fun.y=mean, color = "white",lwd=1)+ 
    theme_classic()