Come combinare stat_ecdf con geom_ribbon?

Question

Sto provando a disegnare un ECDF di alcuni dati con un "intervallo di confidenza" rappresentato tramite un'area ombreggiata utilizzando ggplot2. Ho difficoltà a combinare geom_ribbon() con stat_ecdf() per ottenere l'effetto che sto cercando.

Considerate i seguenti dati esempio:

set.seed(1) 
dat <- data.frame(variable = rlnorm(100) + 2) 
dat <- transform(dat, lower = variable - 2, upper = variable + 2) 

> head(dat) 
    variable  lower upper 
1 2.534484 0.5344838 4.534484 
2 3.201587 1.2015872 5.201587 
3 2.433602 0.4336018 4.433602 
4 6.929713 4.9297132 8.929713 
5 3.390284 1.3902836 5.390284 
6 2.440225 0.4402254 4.440225 

sono in grado di produrre un ECDF di variable usando

library("ggplot2") 
ggplot(dat, aes(x = variable)) + 
    geom_step(stat = "ecdf") 

Tuttavia io sono in grado di utilizzare lower e upper come ymin e ymax estetica geom_ribbon() per sovrapporre l'intervallo di confidenza alla trama come un altro livello. Ho provato:

ggplot(dat, aes(x = variable)) + 
    geom_ribbon(aes(ymin = lower, ymax = upper), stat = "ecdf") + 
    geom_step(stat = "ecdf") 

ma questo solleva il seguente errore

Error: geom_ribbon requires the following missing aesthetics: ymin, ymax 

Esiste un modo di convincere geom_ribbon() a lavorare con stat_ecdf() per produrre un intervallo di confidenza ombreggiata? Oppure, qualcuno può suggerire un mezzo alternativo per aggiungere un poligono ombreggiato definito da lower e upper come livello del grafico ECDF?

Answer 1

Prova questa (un po 'di salto nel buio):

ggplot(dat, aes(x = variable)) + 
    geom_ribbon(aes(x = variable,ymin = ..y..-2,ymax = ..y..+2), stat = "ecdf",alpha=0.2) + 
    geom_step(stat = "ecdf") 

Ok, così che non è la stessa cosa di ciò che si cerca di fare, ma dovrebbe spiegare cosa sta succedendo. stat restituisce un frame di dati con solo la x originale e la y calcolata, quindi penso che sia tutto ciò che devi lavorare. Ad esempio, stat_ecdf calcola solo la funzione di distribuzione cumulativa per una singola x alla volta.

L'unica altra cosa che posso pensare è l'ovvio, il calcolo del qualcosa inferiore e superiore a parte, in questo modo:

l <- ecdf(dat$lower) 
u <- ecdf(dat$upper) 
v <- ecdf(dat$variable) 
dat$lower1 <- l(dat$variable) 
dat$upper1 <- u(dat$variable) 
dat$variable1 <- v(dat$variable) 

ggplot(dat,aes(x = variable)) + 
    geom_step(aes(y = variable1)) + 
    geom_ribbon(aes(ymin = upper1,ymax = lower1),alpha = 0.2) 

Answer 2

Non so esattamente come si desidera riflettere il CI, ma ggplot_build() consente di ottenere i dati generati indietro dalla trama, è possibile quindi sovrapporre ciò che ti piace.

Questo grafico mostra:

• rosso = nastro originale
• blu = prende i vettori originali CI e vale per la curva ecdf
• verde = calcola l'ecdf di serie superiore e inferiore e trame

g<-ggplot(dat, aes(x = variable)) + 
     geom_step(stat = "ecdf") + 
     geom_ribbon(aes(ymin = lower, ymax = upper), alpha=0.5, fill="red") 

    inside<-ggplot_build(g) 
    matched<-merge(inside$data[[1]],data.frame(x=dat$variable,dat$lower,dat$upper),by=("x")) 

    g + 
     geom_ribbon(data=matched, aes(x = x, 
             ymin = y + dat.upper-x, 
             ymax = y - x + dat.lower), 
        alpha=0.5, fill="blue") + 
     geom_ribbon(data=matched, aes(x = x, 
             ymin = ecdf(dat.lower)(x), 
             ymax = ecdf(dat.upper)(x)), 
        alpha=0.5, fill="green")