График разреженных функциональных данных

Мне интересно, как воспроизвести следующий рисунок с помощью R.

Данные, используемые на рисунке, представляют собой разрозненные функциональные данные минеральной плотности костей. В основном уровень минералов в костях каждого участника измеряется несколько раз в течение эксперимента. Но время наблюдения и количество наблюдений у каждого участника разные.

enter image description here

Рисунок взят из статьи «Модели основных компонентов для разреженных функциональных данных». Вы можете найти его здесь Модели главных компонентов для разреженных функциональных данных или Модели главных компонентов для разреженных функциональных данных

Создание этих графиков в R, безусловно, возможно, но без каких-либо тестовых данных вы просите нас уделить много времени настройке, прежде чем мы сможем начать отвечать на ваш фактический вопрос. Пожалуйста, помогите нам помочь вам, предоставив минимальный воспроизводимый пример. Эта почта может помочь.

Limey 17.05.2022 10:01
Формы c голосовым вводом в React с помощью Speechly
Формы c голосовым вводом в React с помощью Speechly
Пытались ли вы когда-нибудь заполнить веб-форму в области электронной коммерции, которая требует много кликов и выбора? Вас попросят заполнить дату,...
Стилизация и валидация html-формы без использования JavaScript (только HTML/CSS)
Стилизация и валидация html-формы без использования JavaScript (только HTML/CSS)
Будучи разработчиком веб-приложений, легко впасть в заблуждение, считая, что приложение без JavaScript не имеет права на жизнь. Нам становится удобно...
Flatpickr: простой модуль календаря для вашего приложения на React
Flatpickr: простой модуль календаря для вашего приложения на React
Если вы ищете пакет для быстрой интеграции календаря с выбором даты в ваше приложения, то библиотека Flatpickr отлично справится с этой задачей....
В чем разница между Promise и Observable?
В чем разница между Promise и Observable?
Разберитесь в этом вопросе, и вы значительно повысите уровень своей компетенции.
Что такое cURL в PHP? Встроенные функции и пример GET запроса
Что такое cURL в PHP? Встроенные функции и пример GET запроса
Клиент для URL-адресов, cURL, позволяет взаимодействовать с множеством различных серверов по множеству различных протоколов с синтаксисом URL.
Четыре эффективных способа центрирования блочных элементов в CSS
Четыре эффективных способа центрирования блочных элементов в CSS
У каждого из нас бывали случаи, когда нам нужно отцентрировать блочный элемент, но мы не знаем, как это сделать. Даже если мы реализуем какой-то...
0
1
19
2
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Ответ принят как подходящий

Вы можете воспроизвести рисунок с выдуманными данными следующим образом:

library(ggplot2)

# Create sample data
set.seed(8) # Makes data reproducible
ages <- runif(40, 8, 24)
df <- do.call(rbind, lapply(seq_along(ages), function(x) {
  age <- ages[x] + cumsum(runif(sample(2:5, 1), 1, 2))
  y <- (tanh((age - 10)/pi - pi/2) + 2.5)/3
  y <- y + rnorm(1, 0, 0.1)
  y <- y + cumsum(rnorm(length(y), 0, 0.02))
  data.frame(ID = x, age = age, BMD = y)
}))

# Draw plot
ggplot(df, aes(x = age, y = BMD)) +
  geom_path(aes(group = ID), color = 'gray70', na.rm = TRUE) +
  geom_point(color = 'gray70', na.rm = TRUE) +
  geom_smooth(color = 'black', se = FALSE, formula =y ~ s(x, bs = "cs"), 
              method = 'gam', na.rm = TRUE) +
  theme_classic(base_size = 16) +
  scale_x_continuous(limits = c(8, 28)) +
  labs(y = 'Spinal Bone Density', x = 'Age') +
  theme(panel.border = element_rect(fill = NA))

enter image description here

Однако, не зная вашей собственной структуры данных, трудно сказать, насколько это применимо к вашему собственному варианту использования.

Вы можете сделать это в ggplot2, если у вас есть данные в длинном формате и с переменной группировки, такой как id в моем примере:

dat <- tibble::tribble(
               ~id, ~age, ~bone_dens,
                1,   10,   0.6,
                1,   15,   0.8,
                1,   19,   1.12,
                2,   11,   0.7,
                2,   18,   1.1,
                3,   16,   1.1,
                3,   18,   1.2,
                3,   25,   1.0)

Сначала вы рисуете точки с помощью geom_point(), затем добавляете линии, соединяющие точки с одинаковым идентификатором, с помощью geom_line():

dat |>
    ggplot(aes(x = age, y = bone_dens)) +
    geom_point() +
    geom_line(aes(group = id))

Вывод будет выглядеть так — вы сможете настроить его, как и любой другой ggplot. enter image description here

Другие вопросы по теме