将lme残差图分割成单独的箱形图

Question

使用来自lme模型（称为meef1）的基本图函数（plot.intervals.lmList），我生成了一个箱形图的大图。我的矢量v2andv3commoditycombined有98个级别。

情节（meef1，v2andv3commoditycombined〜渣油（。））

我想通过v2andv3commoditycombined要么单独绘制它们，订购它们，或排除一些我的变量的分组值分开。我不确定是否有代码可以执行此操作，或者我必须从lme输出中提取信息。如果是这样的话，我不确定提取残差的东西是否会提取来创建箱型图，每个级别只返回一个值。如果这是不可能的，那么关于如何分隔商品名称的任何建议也同样有用。

谢谢。

Answer 1

对于v2andv3commoditycombined的每个级别，您究竟希望您的Y轴和您的X轴是什么？由于您将图分割为v2andv3commoditycombined，因此您显然不能将其用作您的一个坐标轴。

让我们假装你只是想在Y轴上做传统残差并在X轴上拟合值，在98个层次中的每一个的单独绘图中。您可以更改代码以绘制您想要绘制的任何图。

按照?plot.lme，你会做这样的事情：

plot(meef1,resid(.,type='pearson',level=1)~fitted(.,level=1)|v2andv3commoditycombined); 

确保你伸出你的绘图窗口提前，这样它的好，大，否则你可能会得到一个错误，说一些关于利润。下面可能会产生更好看，情节：

plot(meef1,resid(.,type='pearson',level=1)~fitted(.,level=1)|v2andv3commoditycombined,pch='.',cex=1.5,abline=0); 

由于这是不是从你的问题我继续假设你有兴趣在个人层面残差（即明确每个数据点与预测的多少不同给定其随机变量的值），并且在随机公式中有一个嵌套级别。如果您需要总体残差（即每个数据点与平均预测值有多少差异），请将level这两个实例更改为level=0。如果您有K嵌套级别，请将它们更改为level=K并祝您好运。

我还假设你想要标准化的残差（因为你可以使用便利的经验法则，绝对值大于3是可能的异常值，而不管原始数据的尺度是多少）。如果不是，请参阅?residuals.lme以获取type参数的其他有效选项。

哦，你的变量的名称所暗示的，你正在寻找某种金融时间序列。如果是这样，看看ACF(meef1)看看是否有很多自相关。如果有的话，你可以通过修改一个模型来解决这个问题，其中响应（Y）变量是原始变量的diff(...)。如果你看到的是残差的残差，你可以考虑在进行差异化之前对你的响应变量进行对数变换。