大家早上好!我正在处理通过平均imputation方法输入的缺失数据的图形表示。这是我正在处理的数据集:
> data2
age fev ht sex smoke
1 9 1.708 145 1 1
2 8 1.724 171 1 1
3 7 1.720 138 1 1
4 9 1.558 135 2 1
5 9 1.895 145 2 1
6 8 2.336 155 1 1
7 6 1.919 147 1 1
8 6 1.415 142 1 1
9 8 1.987 149 1 1
10 9 1.942 152 1 1
11 6 1.602 135 1 1
12 8 1.735 137 2 1
13 8 2.193 149 1 1
14 8 2.118 154 2 1
15 8 2.258 147 2 1
16 7 1.932 135 2 1
17 5 1.472 127 2 1
18 6 1.878 NA 1 1
19 9 2.352 150 2 1
20 9 2.604 156 2 1
21 5 1.400 124 1 1
22 5 1.256 133 1 1
23 4 0.839 122 1 1
24 7 2.578 159 2 1
25 9 2.988 165 1 1
26 3 1.404 131 2 1
27 9 2.348 152 2 1
28 5 1.755 132 2 1
29 8 2.980 152 1 1
30 9 2.100 152 1 1
31 5 1.282 124 1 1
32 9 3.000 166 2 1
33 8 2.673 152 1 1
34 7 2.093 146 1 1
35 5 1.612 132 1 1
36 8 2.175 150 1 1
37 9 2.725 150 2 1
38 8 2.071 140 2 1
39 8 1.547 145 2 1
40 8 2.004 145 2 1
41 9 3.135 152 1 1
42 8 2.420 150 2 1
43 5 1.776 130 2 1
44 8 1.931 145 1 1
45 5 1.343 127 1 1
46 9 2.076 145 1 1
47 7 1.624 137 2 1
48 8 1.344 133 1 1
49 6 1.650 140 2 1
50 8 2.732 154 2 1
51 5 2.017 138 2 1
52 9 2.797 156 1 1
53 9 NA 157 2 1
54 8 1.703 138 2 1
55 6 1.634 137 2 1
56 9 2.570 145 2 1
57 9 3.016 159 1 1
58 7 2.419 152 1 1
59 4 1.569 127 1 1
60 8 1.698 146 1 1
61 8 2.123 152 2 1
62 8 2.481 152 1 1
63 6 1.481 130 1 1
64 4 1.577 124 1 1
65 8 1.940 150 2 1
66 6 1.747 146 2 1
67 9 2.069 147 2 1
68 7 1.631 141 1 1
69 5 1.536 132 1 1
70 9 2.560 154 1 1
71 8 1.962 145 2 1
72 8 2.531 147 1 1
73 9 2.715 152 2 1
74 9 2.457 150 2 1
75 9 2.090 151 2 1
76 7 1.789 142 2 1
77 5 1.858 135 2 1
78 5 1.452 130 2 1
79 9 NA 175 2 1
80 6 1.719 135 1 1
81 7 2.111 145 1 1
82 6 1.695 135 1 1
83 8 2.211 160 2 1
84 8 1.794 138 2 1
85 7 1.917 147 1 1
86 8 2.144 NA 1 1
87 7 1.253 132 2 1
88 9 2.659 156 2 1
89 5 1.580 133 2 1
90 9 2.126 157 2 1
91 9 3.029 156 1 1
92 9 2.964 164 2 1
93 7 1.611 NA 2 1
94 8 2.215 152 1 1
95 8 2.388 152 1 1
96 9 2.196 155 2 1
97 9 1.751 147 2 1
98 9 2.165 156 2 1
99 7 1.682 140 2 1
100 8 1.523 140 2 1
101 8 1.292 132 1 1
102 7 1.649 137 2 1
103 9 2.588 160 2 1
104 4 0.796 119 2 1
105 9 2.574 154 1 1
106 6 1.979 142 2 1
107 8 2.354 149 2 1
108 6 1.718 140 2 1
109 7 1.742 149 1 1
110 7 1.603 130 1 1
111 8 2.639 151 1 1
112 7 1.829 137 1 1
113 7 2.084 147 2 1
114 7 2.220 147 2 1
115 7 1.473 133 1 1
116 8 2.341 154 1 1
117 7 1.698 138 1 1
118 5 1.196 118 1 1
119 8 1.872 144 1 1
120 7 2.219 140 2 1
121 9 2.420 145 2 1
122 7 1.827 138 1 1
123 7 1.461 137 1 1
124 6 1.338 NA 2 1
125 8 2.090 145 2 1
126 8 1.697 150 1 1
127 8 1.562 140 2 1
128 9 2.040 141 1 1
129 7 1.609 131 1 1
130 8 2.458 155 1 1
131 9 2.650 161 2 1
132 8 1.429 146 2 1
133 8 1.675 135 2 1
134 9 1.947 144 1 1
135 8 2.069 137 2 1
136 6 1.572 132 2 1
137 6 1.348 135 2 1
138 8 2.288 156 1 1
139 9 1.773 149 2 1
140 5 0.791 132 1 1
141 7 1.905 147 2 1
142 9 2.463 155 1 1
143 6 1.431 130 2 1
144 9 2.631 157 1 1
145 9 3.114 164 2 1
146 9 2.135 149 2 1
147 6 1.527 133 2 1
148 8 2.293 147 1 1
149 9 3.042 168 1 1
150 8 2.927 161 2 1
151 8 2.665 163 1 1
152 9 2.301 149 2 1
153 9 2.460 163 2 1
154 9 2.592 154 1 1
155 7 1.750 140 1 1
156 8 1.759 135 2 1
157 6 1.536 122 2 1
158 9 2.259 149 1 1
159 9 2.048 164 1 1
160 9 2.571 154 2 1
161 7 2.046 142 2 1
162 8 1.780 149 1 1
163 5 1.552 137 1 1
164 8 1.953 147 1 1
165 9 2.893 164 2 1
166 6 1.713 128 2 1
167 9 2.851 152 1 1
168 6 1.624 131 2 1
169 8 2.631 150 2 1
170 5 1.819 135 2 1
171 7 1.658 135 2 1
172 7 2.158 136 2 1
173 4 1.789 132 2 1
174 9 3.004 163 1 1
175 8 2.503 160 2 1
176 9 1.933 147 1 1
177 9 2.091 149 1 1
178 9 2.316 NA 1 1
179 5 1.704 NA 1 1
180 9 1.606 146 1 1
181 7 1.165 119 2 1
182 6 2.102 141 1 1
183 9 2.320 145 1 1
184 9 2.230 155 2 1
185 9 1.716 141 2 1
186 7 1.790 136 2 1
187 5 1.146 127 1 1
188 8 2.187 156 1 1
189 9 2.717 156 2 1
190 7 1.796 140 2 1
191 9 1.953 147 2 2
192 8 1.335 144 1 1
193 9 2.119 145 2 1
194 6 1.666 132 2 1
195 6 1.826 133 2 1
196 8 2.709 159 1 1
197 9 2.871 165 2 1
198 5 1.092 127 1 1
199 6 2.262 146 2 1
200 6 2.104 144 2 1
我使用以下代码返回观察到的与输入的数据场景和Y="fev"的侧散点图与X ="age".
1. FIRST GRAPH
library(lattice)
par(mfrow=c(1,2))
breaks <- seq(-20, 200, 10)
nudge <- 1
lwd <- 1.5
x <- matrix(c(breaks-nudge, breaks+nudge), ncol=2, nrow = 46)
obs <- data2[,"fev"]
mis <- imp$imp$fev[,1]
fobs <- c(hist(obs, breaks, plot=FALSE)$fev, 0)
fmis <- c(hist(mis, breaks, plot=FALSE)$fev, 0)
y <- matrix(c(fobs, fmis), ncol=2, nrow = 46)
matplot(x, y, type="s",
col=c(mdc(4),mdc(5)), lwd=2, lty=1,
xlim = c(0, 150), ylim = c(0,40), yaxs = "i",
xlab="fev",
ylab="Frequency")
box()
2. SECOND GRAPH
tp <- xyplot(imp, fev ~ age, na.groups=ici(imp),
ylab="fev", xlab="age",
cex = 0.75, lex=lwd, pch=19,
ylim = c(-20, 180), xlim = c(0,350))
print(tp, newpage = FALSE, position = c(0.48,0.08,1,0.92))
虽然代码工作得很好，但我不确定它的有效性，因为我应该得到一个图形结果就像我在这里附加的那样在这里输入图像描述，然而我一直得到这样的图形在这里输入图像描述
你觉得怎么样?知道怎么走正确的路线吗?谢谢你的帮助
您没有发布完整的代码。你想要绘制的imp数据是什么样子的，这不是很清楚。你发布的数据被命名为data2，但我真的不知道在你的代码的哪一点使用它。
至于原因，为什么你的代码可能不显示任何东西，fev的范围似乎是从0到3。age约为1 ~ 10。
但是第一个图的轴限是:
xlim = c(0, 150), ylim = c(0,40)
第二张图
ylim = c(-20, 180), xlim = c(0,350)
这意味着，您想要绘制的实际数据位于绘图的相当小的区域(如您所见)。
你必须调整你的轴限制到你的数据范围。