मैं आर का उपयोग कर रहा हूं। मेरे पास 15 बार पॉइंट्स पर 25 चर हैं, 3 या अधिक प्रति चर प्रति चर बिंदु प्रतिलिपि बनाते हैं। मेरे पास melt इसे data.frame में संपादित करें, जिसे मैं खुशी से (अन्य चीजों के साथ) ggplot के facet_wrap() कमांड का उपयोग करके साजिश कर सकता हूं। मेरा पिघला हुआ डेटा फ्रेम lis कहा जाता है; यहाँ अपने सिर और पूंछ है, तो आप डेटा के एक विचार प्राप्त:आर + जीजीप्लॉट: कस्टम चिकनी (गॉसियन प्रोसेस) का उपयोग कैसे करें
> head(lis)
time variable value
1 10 SELL 8.170468
2 10 SELL 8.215892
3 10 SELL 8.214246
4 15 SELL 8.910654
5 15 SELL 7.928537
6 15 SELL 8.777784
> tail(lis)
time variable value
145 1 GAS5 10.92248
146 1 GAS5 11.37983
147 1 GAS5 10.95310
148 1 GAS5 11.60476
149 1 GAS5 11.69092
150 1 GAS5 11.70777
मैं, हर समय श्रृंखला के एक सुंदर भूखंड प्राप्त कर सकते हैं एक फिट पट्टी और 95% विश्वास अंतराल निम्नलिखित ggplot2 आदेशों का उपयोग करते के साथ:
p <- ggplot(lis, aes(x=time, y=value)) + facet_wrap(~variable)
p <- p + geom_point() + stat_smooth(method = "lm", formula = y ~ ns(x,3))
समस्या यह है कि चिकनी मेरी पसंद नहीं है - 95% आत्मविश्वास अंतराल बंद हैं। मैं अपनी टाइम श्रृंखला के लिए एक बेहतर प्रतिगमन और कॉन्वर्सिस का अनुमान प्राप्त करने के लिए गॉसियन प्रोसेसिस (जीपी) का उपयोग करना चाहता हूं।
मैं की तरह
library(tgp)
out <- bgp(X, Y, XX = seq(0, 200, length = 100))
जो समय X, टिप्पणियों Y लेता है और XX में प्रत्येक बिंदु पर भविष्यवाणियों बनाता है एक जीपी कुछ का उपयोग कर फिट कर सकते हैं। ऑब्जेक्ट out में उन भविष्यवाणियों के बारे में चीजों का एक गुच्छा शामिल है, जिसमें कॉन्वर्सिस मैट्रिक्स समेत मैं 9512 आत्मविश्वास अंतराल के स्थान पर उपयोग कर सकता हूं (मुझे लगता है?) ns() से।
समस्या यह है कि मैं ggplot2::stat_smooth() के साथ इंटरफ़ेस बनाने के लिए इस फ़ंक्शन को लपेटने का तरीका नहीं हूं। आगे बढ़ने के तरीके के बारे में कोई भी विचार या पॉइंटर्स की सराहना की जाएगी! http://had.co.nz/ggplot2/stat_smooth.html: