ggplotはブートストラップカーブフィッティングから信頼区間を表示する

Question

私はhereを得たので、ブートストラップを使ってカーブフィットのスパゲッティプロットを得ることができました。私はこれらの適合モデルから信頼バンドを導出しようとしています。私はgeom_ribbonは（）に行くための良い方法だろう、おそらく思っ

library(dplyr) 
library(broom) 
library(ggplot2) 

xdata <- c(-35.98, -34.74, -33.46, -32.04, -30.86, -29.64, -28.50, -27.29, -26.00, 
      -24.77, -23.57, -22.21, -21.19, -20.16, -18.77, -17.57, -16.47, -15.35, 
      -14.40, -13.09, -11.90, -10.47, -9.95,-8.90,-7.77,-6.80, -5.99, 
      -5.17, -4.21, -3.06, -2.29, -1.04) 
ydata <- c(-4.425, -4.134, -5.145, -5.411, -6.711, -7.725, -8.087, -9.059, -10.657, 
      -11.734, NA, -12.803, -12.906, -12.460, -12.128, -11.667, -10.947, -10.294, 
      -9.185, -8.620, -8.025, -7.493, -6.713, -6.503, -6.316, -5.662, -5.734, -4.984, 
      -4.723, -4.753, -4.503, -4.200) 

data <- data.frame(xdata,ydata) 
x_range <- seq(min(xdata), max(xdata), length.out = 1000) 

fitted_boot <- data %>% 
    bootstrap(100) %>% 
    do({ 
    m <- nls(ydata ~ A*cos(2*pi*((xdata-x_0)/z))+M, ., start=list(A=4,M=-7,x_0=-10,z=30)) 
    f <- predict(m, newdata = list(xdata = x_range)) 
    data.frame(xdata = x_range, .fitted = f) 
    }) 

ggplot(data, aes(xdata, ydata)) + 
    geom_line(aes(y=.fitted, group=replicate), fitted_boot, alpha=.1, color="blue") + 
    geom_point(size=3) + 
    theme_bw() 

が、私：私は運以下で動作するように

quants <- apply(fitted_boot, 1, quantile, c(0.025, 0.5, 0.975)) 

のようなものを得ることがなかったしましたここからどこに行くのか分かりません。

他の投稿を手伝ってくれてありがとうAxemanに感謝します！

Answer 1

1つの方法は、各x値での信頼区間を計算し、それをプロットすることです。ここでは、2.5パーセンタイルと97.5パーセンタイルの外で最初の値を使用していますが、必要に応じてコードを調整できます。

最初に、 xdataの場所に変更します（複製の代わりに）。その後、.fittedの値で私はarrangeとなりますので、私はsliceの値を取り出せます（最初のパーセンタイルカットオフの外側）。最後に、私は彼らが私が得ている縛りを付けてタグ付けします（私たちはソートしたので、常に下に上がります）。

replicate  xdata .fitted range 
     <int>  <dbl>  <dbl> <chr> 
1   9 -35.98000 -4.927462 lower 
2   94 -35.98000 -4.249348 upper 
3   9 -35.94503 -4.927248 lower 
4   94 -35.94503 -4.257776 upper 
5   9 -35.91005 -4.927228 lower 
6   94 -35.91005 -4.266334 upper 
7   9 -35.87508 -4.927401 lower 
8   94 -35.87508 -4.275020 upper 
9   9 -35.84010 -4.927766 lower 
10  94 -35.84010 -4.283836 upper 
# ... with 1,990 more rows 

そして、我々はそれからちょうどggplotコールに追加の行を追加することができます：

forConfInt <- 
    fitted_boot %>% 
    ungroup() %>% 
    group_by(xdata) %>% 
    arrange(.fitted) %>% 
    slice(c(floor(0.025 * n()) 
      , ceiling(0.975 * n()))) %>% 
    mutate(range = c("lower", "upper")) 

これは与え

：

ggplot(data, aes(xdata, ydata)) + 
    geom_line(aes(y=.fitted, group=replicate), fitted_boot, alpha=.1, color="blue") + 
    # Added confidence interval: 
    geom_line(aes(y=.fitted, group=range), forConfInt, color="red") + 
    geom_point(size=3) + 
    theme_bw() 

はこのプロットを与えます