如何在 R 中从 nlrq 获取绘图?

Question

非线性分位数回归的以下工作流程似乎有效。但是我不知道如何绘制生成的曲线。

顺便说一句：我更喜欢使用函数 graphics：：curve(( 而不是 graphics：：lines((

require(quantreg)
# load sample data
dat <- DNase
# introduce variable
x <- DNase$conc
y <- DNase$density
# introduce function 
f <- function(a, b, x) {(a*x/(b+x))}
# fit the model
fm0 <- nls(log(y) ~ log(f(a,b,x)), dat, start = c(a = 1, b = 1))
# fit a nonlinear least-square regression
fit <- nls(y ~ f(a,b,x), dat, start = coef(fm0))
# receive coeffientes
co <- coef(fit)
a=co[1]
b=co[2]
# plot
plot(y~x) 
# add curve
curve((a*x/(b+x)), add=T)
# then fit the median using nlrq
dat.nlrq <- nlrq(y ~ SSlogis(x, Asym, mid, scal), data=dat, tau=0.5)
# add curve
???

编辑：我正在寻找一种绘制公式的各种分位数回归的方法，例如a * x/(b + x(。 插入公式让我想到一个问题，该将什么作为"开始"参数

dat.nlrq.075 <-  nlrq(formula=fit, data = dat, start=???, tau = 0.75)

Answer 1

curve使用lines所以当lines更容易使用时，真的没有理由使用curve。

首先确保对数据进行排序，以便绘图正确。 然后与nls或nlrq配合，并将fitted用于适合的线。

library(quantreg)
dat <- DNase[order(DNase$conc), ]
fit.nlrq <-  nlrq(density ~ SSlogis(conc, Asym, mid, scal), data = dat, tau = 0.5)
plot(density ~ conc, dat)
lines(fitted(fit.nlrq) ~ conc, dat)

如果要在不同数量的等间距点(例如 250(处绘制拟合，则执行相同的操作，但使用predict而不是fitted：

x <- seq(min(dat$conc), max(dat$conc), length = 250)
lines(predict(fit.nlrq, list(conc = x)) ~ x, lty = 2, col = "red")

相同的样式适用于nls。

请注意，如果使用require则应检查其值。 如果您不想这样做，请改用library。