为了弄清楚我在问什么，我创建了一个简单的例子。第一步是创建一些数据:
gender <- factor(rep(c(1, 2), c(43, 41)), levels = c(1, 2),labels = c("male", "female"))
numberofdrugs <- rpois(84, 50) + 1
geneticvalue <- rpois(84,75)
death <- rpois(42,50) + 15
y <- data.frame(death, numberofdrugs, geneticvalue, gender)
所以这些是一些随机日期合并为一个
data.frame .因此，从这些日期开始，我想绘制一个云，在那里我可以区分男性和女性，并在其中添加两个简单的回归(一个用于女性，一个用于男性)。所以我已经开始了，但我无法达到我想要的地步。请看下面我到目前为止所做的:require(lattice)
cloud(y$death~y$numberofdrugs*geneticvalue)
xmale <- subset(y, gender=="male")
xfemale <- subset(y, gender=="female")
death.lm.male <- lm(death~numberofdrugs+geneticvalue, data=xmale)
death.lm.female <- lm(death~numberofdrugs+geneticvalue, data=xfemale)
使用云命令时如何为男性或女性制作不同的点(例如蓝色和粉红色点，而不仅仅是蓝色十字)，以及如何将两个估计模型添加到云图？
任何想法表示赞赏!谢谢你的想法!
最佳答案
回答您问题的前半部分，“使用云命令时如何为男性或女性制作不同的点(例如，蓝色和粉红色的点仅由蓝色十字组成)？”
cloud( death ~ numberofdrugs*geneticvalue , groups=gender, data=y )
对此的元答案可能涉及一些非 3d 可视化。也许您可以使用lattice 或ggplot2 将数据分成小倍数？添加回归结果可能会更容易理解，也可能更容易。
splom( ~ data.frame( death, numberofdrugs, geneticvalue ), groups=gender, data=y )
默认的 splom 面板函数是 panel.pairs，您可以修改它以添加回归线，而不会带来很大的麻烦。
ggplot2 很容易在绘图矩阵内进行回归，但我无法让颜色起作用。
pm <- plotmatrix( y[ , 1:3], mapping = aes(color=death) )
pm + geom_smooth(method="lm")
最后，如果你真的想用回归平面做一个云图，这里有一种使用 scatterplot3d 包的方法。请注意，我更改了数据以查看更有趣的结构:
numberofdrugs <- rpois( 84, 50 ) + 1
geneticvalue <- numberofdrugs + rpois( 84, 75 )
death <- geneticvalue + rpois( 42, 50 ) + 15
y <- data.frame( death, numberofdrugs, geneticvalue, gender )
library(scatterplot3d)
pts <- as.numeric( as.factor(y$gender) ) + 4
s <-scatterplot3d( y$death, y$numberofdrugs, y$geneticvalue, pch=pts, type="p", highlight.3d=TRUE )
fit <- lm( y$death ~ y$numberofdrugs + y$geneticvalue )
s$plane3d(fit)
关于r - 如何更改点并向云图添加回归(使用 R)？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/6774777/