У меня есть следующий набор данных, который я пытаюсь построить с помощью ggplot2, это временной ряд из трех экспериментов A1, B1 и C1, и каждый эксперимент имел три повтора.
Я пытаюсь добавить статистику, которая обнаруживает и удаляет выбросы, прежде чем возвращать более плавный (среднее значение и дисперсию?). Я написал свою собственную функцию выброса (не показана), но я ожидаю, что функция для этого уже есть, я просто не нашел ее.
Я просмотрел stat_sum_df ("median_hilow", geom = "smooth") из некоторых примеров в книге ggplot2, но я не понял справочную документацию от Hmisc, чтобы узнать, удаляет ли она выбросы или нет.
Есть ли функция для удаления подобных выбросов в ggplot, или где я могу изменить свой код ниже, чтобы добавить свою собственную функцию?
РЕДАКТИРОВАТЬ: Я только что видел это (Как использовать тесты выбросов в R-коде) и обратите внимание, что Хэдли рекомендует использовать надежный метод, такой как rlm. Я строю кривые роста бактерий, поэтому я не думаю, что линейная модель лучше, но любые советы по другим моделям или использованию или использованию надежных моделей в этой ситуации будут оценены.
library (ggplot2)
data = data.frame (day = c(1,3,5,7,1,3,5,7,1,3,5,7,1,3,5,7,1,3,5,7,1,3,5,7,1,3,5,7,1,3,5,7,1,3,5,7), od =
c(
0.1,1.0,0.5,0.7
,0.13,0.33,0.54,0.76
,0.1,0.35,0.54,0.73
,1.3,1.5,1.75,1.7
,1.3,1.3,1.0,1.6
,1.7,1.6,1.75,1.7
,2.1,2.3,2.5,2.7
,2.5,2.6,2.6,2.8
,2.3,2.5,2.8,3.8),
series_id = c(
"A1", "A1", "A1","A1",
"A1", "A1", "A1","A1",
"A1", "A1", "A1","A1",
"B1", "B1","B1", "B1",
"B1", "B1","B1", "B1",
"B1", "B1","B1", "B1",
"C1","C1", "C1", "C1",
"C1","C1", "C1", "C1",
"C1","C1", "C1", "C1"),
replicate = c(
"A1.1","A1.1","A1.1","A1.1",
"A1.2","A1.2","A1.2","A1.2",
"A1.3","A1.3","A1.3","A1.3",
"B1.1","B1.1","B1.1","B1.1",
"B1.2","B1.2","B1.2","B1.2",
"B1.3","B1.3","B1.3","B1.3",
"C1.1","C1.1","C1.1","C1.1",
"C1.2","C1.2","C1.2","C1.2",
"C1.3","C1.3","C1.3","C1.3"))
> data
day od series_id replicate
1 1 0.10 A1 A1.1
2 3 1.00 A1 A1.1
3 5 0.50 A1 A1.1
4 7 0.70 A1 A1.1
5 1 0.13 A1 A1.2
6 3 0.33 A1 A1.2
7 5 0.54 A1 A1.2
8 7 0.76 A1 A1.2
9 1 0.10 A1 A1.3
10 3 0.35 A1 A1.3
11 5 0.54 A1 A1.3
12 7 0.73 A1 A1.3
13 1 1.30 B1 B1.1
... etc...
Это то, что у меня есть до сих пор, и все работает хорошо, но выбросы не удаляются:
r <- ggplot(data = data, aes(x = day, y = od))
r + geom_point(aes(group = replicate, color = series_id)) + # add points
geom_line(aes(group = replicate, color = series_id)) + # add lines
geom_smooth(aes(group = series_id)) # add smoother, average of each replicate
РЕДАКТИРОВАТЬ: Я только что добавил две диаграммы ниже, показывающие примеры проблем с выбросами, которые у меня возникают из реальных данных, а не из приведенных выше примеров.
Первые графики показывают серию p26s4 и около 32-го дня в двух повторностях произошло нечто действительно странное, показав 2 выброса.
Второй график показывает серию p22s5, и на 18-й день в этот день произошло что-то странное с чтением, вероятно, машинная ошибка, я думаю.
В настоящий момент я внимательно изучаю данные, чтобы убедиться, что кривые роста в порядке. Приняв совет Хэдли и установив family = "симметричный", я уверен, что лессовидный сглаживатель неплохо справляется с игнорированием выбросов.
@ Peter / @ hadley, следующее, что я хотел бы сделать, это попытаться подогнать логистическую кривую, кривую роста Гомперца или Ричарда к этим данным вместо лёсса и рассчитать скорость роста на экспоненциальной стадии. В конце концов я планирую использовать пакет grofit в R (http://cran.r-project.org/web/packages/grofit/index.html), но пока я хотел бы построить их вручную, используя ggplot2, если это возможно. Если у вас есть указатели, мы будем очень признательны.
