Problemas para mostrar la línea de regresión LOESS y el intervalo de confianza

Question

May 28, 2016, 04:03 PM

Problemas para mostrar la línea de regresión LOESS y el intervalo de confianza

Tengo algunos problemas al tratar de competir una regresión LOESS con un conjunto de datos. He podido crear correctamente la línea, pero no puedo hacer que se trace correctamente.

Repasé los datos así.

animals.lo <- loess(X15p5 ~ Period, animals, weights = n.15p5)    
animals.lo    
summary(animals.lo)    
plot(X15p5~ Period, animals)    
lines(animals$X15p5, animals.lo, col="red")

En este punto recibí un error

"Error en xy.coords (x, y): las longitudes 'x' e 'y' difieren"

Busqué y leí que este problema podría deberse a que los puntos debían ordenarse, así que procedí.

a <- order(animals$Period)    
lines(animals$X15p5[a], animals.lo$Period[a], col="red", lwd=3)

No hubo errores en este punto, pero la línea LOESS todavía no aparecía en la trama. Los puntos se muestran correctamente, pero no la línea.

Esto es similar al conjunto de datos que estoy usando ...

structure(list(Site = c("Cat", "Dog", "Bear", "Chicken", "Cow",
"Bird", "Tiger", "Lion", "Leopard", "Wolf", "Puppy", "Kitten", 
"Emu", "Ostrich", "Elephant", "Sheep", "Goat", "Fish", "Iguana", 
"Monkey", "Gorilla", "Baboon", "Lemming", "Mouse", "Rat", "Hamster", 
"Eagle", "Parrot", "Crow", "Dove", "Falcon", "Hawk", "Sparrow", 
"Kite", "Chimpanzee", "Giraffe", "Bear", "Donkey", "Mule", "Horse", 
"Zebra", "Ox", "Snake", "Cobra", "Iguana", "Lizard", "Fly", "Mosquito", 
"Llama", "Butterfly", "Moth", "Worm", "Centipede", "Unicorn", 
"Pegasus", "Griffin", "Ogre", "Monster", "Demon", "Witch", "Vampire", 
"Mummy", "Ghoul", "Zombie"), Region = c(6L, 4L, 4L, 5L, 7L, 6L, 
2L, 4L, 6L, 7L, 7L, 4L, 6L, 4L, 4L, 4L, 4L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
4L, 4L, 4L, 4L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 8L, 4L, 6L, 6L, 
4L, 2L, 7L, 4L, 2L, 2L, 7L, 3L, 4L, 7L, 4L, 4L, 4L, 7L, 7L, 4L, 
4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 2L, 8L), Period = c(-2715, -3500, 
-3500, -4933.333333, -2715, -2715, -2715, -3500, -2715, -4350, 
-3500, -3500, -2950, -4350, -3650, -3500, -3500, -2715, -3650, 
-4350, -3500, -3500, -3400, -4350, -3500, -3500, -4350, -3900, 
-3808.333333, -4233.333333, -3500, -3900, -3958.333333, -3900, 
-3500, -3500, -3500, -2715, -3650, -2715, -2715, -2715, -2715, 
-3500, -2715, -2715, -3500, -4350, -3650, -3650, -4350, -5400, 
-3500, -3958.333333, -3400, -3400, -4350, -3600, -4350, -3650, 
-3500, -2715, -5400, -3500), Value = c(0.132625995, 0.163120567, 
0.228840125, 0.154931973, 0.110047847, 0.054347826, 0.188679245, 
0.245014245, 0.128378378, 0.021428571, 0.226277372, 0.176923077, 
0.104938272, 0.17659805, 0.143798024, 0.086956522, 0.0625, 0.160714286, 
0, 0.235588972, 0, 0, 0.208333333, 0.202247191, 0.364705882, 
0.174757282, 0, 0.4, 0.1, 0.184027778, 0.232876712, 0.160493827, 
0.74702381, 0.126984127, 0.080645161, 0.06557377, 0, 0.057692308, 
0.285714286, 0.489361702, 0.108695652, 0.377777778, 0, 0.522727273, 
0.024390244, 0.097560976, 0.275, 0, 0.0625, 0.255319149, 0.135135135, 
0.216216216, 0.222222222, 0.296296296, 0.222222222, 0.146341463, 
0.09375, 0.125, 0.041666667, 0.078947368, 0.2, 0.137931034, 0.571428571, 
0.142857143), Sample_size = c(188.5, 105.75, 79.75, 70, 52.25, 
46, 39.75, 39, 37, 35, 34.25, 32.5, 32.4, 30.76666667, 30.36666667, 
28.75, 28, 28, 28, 26.6, 25, 25, 24, 22.25, 21.25, 20.6, 20, 
20, 20, 19.2, 18.25, 18, 18, 16.8, 15.5, 15.25, 15, 13, 12.6, 
11.75, 11.5, 11.25, 11, 11, 10.25, 10.25, 10, 10, 9.6, 9.4, 9.25, 
9.25, 9, 9, 9, 8.2, 8, 8, 8, 7.6, 7.5, 7.25, 7, 7), Sample_sub = c(25, 
17.25, 18.25, 10.8452381, 5.75, 2.5, 7.5, 9.555555556, 4.75, 
0.75, 7.75, 5.75, 3.4, 5.433333333, 4.366666667, 2.5, 1.75, 4.5, 
0, 6.266666667, 0, 0, 5, 4.5, 7.75, 3.6, 0, 8, 2, 3.533333333, 
4.25, 2.888888889, 13.44642857, 2.133333333, 1.25, 1, 0, 0.75, 
3.6, 5.75, 1.25, 4.25, 0, 5.75, 0.25, 1, 2.75, 0, 0.6, 2.4, 1.25, 
2, 2, 2.666666667, 2, 1.2, 0.75, 1, 0.333333333, 0.6, 1.5, 1, 
4, 1)), .Names = c("Site", "Region", "Period", "Value", "Sample_size", 
"Sample_sub"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -64L))

He estado trabajando durante un tiempo y tratando de leer todo lo que puedo, pero no he podido avanzar más. Cualquier consejo u orientación sería muy apreciada.

Seguimiento de agregar intervalo de confianza para trazar

He estado tratando de agregar intervalos de confianza siguiendo otro ejemplo encontrado en el sitio en esta página¿Cómo obtener los intervalos de confianza para un ajuste BAJO con R? .

El ejemplo dado en esa página es:

plot(cars)
plx<-predict(loess(cars$dist ~ cars$speed), se=T)

lines(cars$speed,plx$fit)
lines(cars$speed,plx$fit - qt(0.975,plx$df)*plx$se, lty=2)
lines(cars$speed,plx$fit + qt(0.975,plx$df)*plx$se, lty=2)

Lo adapté así:

plot(X15p5 ~ Period, animals)
animals.lo2<-predict(loess(animals$X15p5 ~ animals$Period), se=T)
a <- order(animals$Period)
lines(animals$Period[a],animals.lo2$fit, col="red", lwd=3)
lines(animals$Period[a],animals.lo2$fit - qt(0.975,animals.lo2$df)*animals.lo2$se, lty=2)
lines(animals$Period[a],animals.lo2$fit + qt(0.975,animals.lo2$df)*animals.lo2$se, lty=2)

Aunque esto proporciona intervalos de confianza, la línea de regresión está completamente equivocada. No estoy seguro si es un problema con elpredict función u otro problema. ¡Gracias de nuevo!