我试图在使用GEV模型的诊断图的4个面板显示中只分离一个图。
这就是我试图隔离4块地块(即右下角地块)中最后一块的地方:
superfit <- fevd(x=Gcomb, type="GEV")
plot(superfit, which=c(2,2))
但这会导致以下错误:
Error in box(...) : invalid 'which' argument
In addition: There were 12 warnings (use warnings() to see them)
为什么会发生这种事?
谢谢你,我期待着你的回应!
我有这个代码来生成两种不同类型的图形(曼哈顿图和QQ图)。
# Set up the work directory in which all data is gonna be extracted
gwasResults2 = read.csv("DWStem.csv") #Change name of the file
library(qqman) #Run to create plots
library(cowplot)
library(extrafont)
library(grid)
library(cowplot)
library(gridExtra)
MH <-
我有一个二维数据集(例如x和y列)。我使用下面的功能来绘制一个QQ-绘图的这些数据.
# Creating a toy data for presentation
df = cbind(x = c(1,5,8,2,9,6,1,7,12), y = c(1,4,10,1,6,5,2,1,32))
# Plotting the QQ-plot
df_qq = as.data.frame(qqplot(df[,1], df[,2], plot.it=FALSE))
ggplot(df_qq) +
geom_point(aes(x=x, y=y), size = 2) +
ge
假设数据如下:
X y
1 5
2 6
3 1
4 7
5 3
6 8
我想删除3 1和5 3,因为它们与上一行的差异超过3。实际上,我想用它们画一个图,并且希望它是光滑的。
我试过了
for qq = 1:size(data,1)
if data(qq,2) - data(qq-1,2) > 3
data(qq,:)=[];
end
end
但是,它规定:
Subscript indices must either be real positive integers or logicals.
此外,当我删除一些元素时,我猜数组
我试图在R中创建一个GLMM,我想了解蝙蝠的出现时间如何取决于不同的因素。在这里,我把各自蝙蝠的离开和当天日落之间的时间差作为因变量(公制)。作为固定因素,我想包括不同的天气数据(公制)以及蝙蝠的繁殖状态(分类)。此外,还有应答器号码(个人识别码)作为排除蝙蝠之间个体间差异的随机因素。
我最初是用线性混合模型(package lme4)在R上工作的,但是残差的QQ图与正态分布有很大的偏差。另外,数据的直方图表示伽马分布。因此,我实现了一个具有伽玛分布的GLMM。下面是一个有一个天气参数的例子:
model <- glmer(formula = difference_in_min ~ re
我想用Yellowbrick可视化工具绘制预测误差图,但我没有得到想要的结果。该图类似于pp图或qq图,这是不正确的。此外,我不能改变轴的标签和添加标题,我也不能得到任何默认标签和图例。有人能告诉我我该怎么做吗?这是可视化工具的代码:
def predict_error(model):
visualizer = PredictionError(model)
visualizer.fit(X_train, Y_train) # Fit the training data to the visualizer
visualizer.score(X_test, Y_test)