Dừng ngoại suy khi dự đoán sử dụng hai biến

Question

Sau khi lựa chọn mô hình, mô hình tốt nhất của tôi có hai biến liên tục với một cụm từ tương tác.

Dữ liệu của tôi trông như thế này:

df<-structure(list(Height_RR = c(1.09861228866811, -0.143100843640673, 
          -0.990398704027877, -0.990398704027877, 0.0800427076735365, 0.916290731874155, 
          1.04982212449868, 0.430782916092454, 0.575364144903562, 0.0953101798043248, 
          -0.405465108108164, 0.132489183046079, 0.117783035656383, 1.04982212449868, 
          -0.916290731874155, 1.20397280432594, -0.356674943938732, 0.287682072451781, 
          -0.356674943938732, 0.287682072451781, -0.356674943938732, 0.287682072451781, 
          -0.318387168583869, -0.318387168583869, -0.318387168583869, -0.356674943938732, 
          -0.393042588109607, -0.485507815781701, -0.405465108108164, -0.441832752279039, 
          0.42744401482694, 0.510825623765991, 1.04982212449868, 0.847297860387204, 
          -0.356674943938732), 
       CWD = c(-173.850331373113, -1063.65743501896, 
       -1152.77456298827, -1200.14062275391, -1191.1454796875, -154.366681649412, 
       -160.237513231871, -148.917478721144, -655.155005728001, -1081.17124999999, 
       -192.437500000001, -664.538976252586, -540.755930464004, -230.945841787738, 
       -632.705104201392, -159.376784299775, -686.792144988283, -686.792144988283, 
       -686.792144988283, -686.792144988283, -686.792144988283, -686.792144988283, 
       -681.113600988285, -681.113600988285, -681.113600988285, -203.026923561875, 
       -32.6625046554887, -499.426709860029, -190.121159505859, -871.942483370128, 
       -988.569593505865, -248.140000031999, -165.422048285183, -165.422048285183, 
       -165.422048285183), 
       yi = c(0.201673327454905, 0.374187870755073, 
       -1.26459742614237, -3.4162352590267, -1.20397280432594, 0.943371690476826, 
       1.26291533995939, 0.551099522903931, 0.506212624114382, 1.62113395219729, 
       -0.272257602126149, 0.345151698858396, 0.104290175606367, 4.56284362374715, 
       0.532233017860013, 0.697137826765664, -1.01160091167848, -1.07044141170141, 
       0.646627164925052, -0.519875459285909, -0.646627164925052, -0.519875459285909, 
       -0.424883193965266, 0.074107972153722, 0.074107972153722, 0.693147180559945, 
       0.0707340508073709, 0.358554516423803, -0.682820066404096, -0.638455438611528, 
       0.410070448690588, 1.11317243999944, 1.26976054486394, 1.45111186119636, 
       1.44238382777093)), .Names = c("Height_RR", "CWD", "yi"), row.names = c(1L, 
       2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 
       17L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 24L, 25L, 26L, 27L, 28L, 29L, 30L, 
       31L, 33L, 34L, 35L, 36L, 37L, 38L), class = "data.frame") 

Và ước lượng tham số mô hình của tôi trông như thế này:

    estimate se  zval pval ci.lb  ci.ub  
intrcpt   1.1422 0.3862 2.9575 0.0031 0.3852 1.8991 ** 
Height_RR  0.3412 0.1488 2.2925 0.0219 0.0495 0.6328 * 
CWD    0.0014 0.0006 2.2698 0.0232 0.0002 0.0026 * 
Height_RR:CWD -0.0006 0.0002 -3.0161 0.0026 -0.0009 -0.0002 ** 

Tôi muốn hiển thị dự đoán từ kết quả này sử dụng một nhân vật mà cả hai trục x và y là các biến dự đoán liên tục và giá trị được dự đoán được biểu diễn bằng một đường dốc màu. Sử dụng mã này, tôi nhận được hình sau

library(ggplot2) 
new.data<-expand.grid(Height_RR=seq(min(df$Height_RR),max(df$Height_RR),length.out = 20), 
        CWD=seq(min(df$CWD,na.rm = T),max(df$CWD,na.rm = T),length.out = 20)) 

new.data$yi<-(new.data$Height_RR*0.3412)+1.1422+(0.0014*new.data$CWD)+((new.data$CWD*new.data$Height_RR)*0.0006) 


ggplot(new.data,aes(x=Height_RR,y=CWD,fill=yi))+geom_raster()+scale_fill_continuous(low="light grey",high="black") 

Tuy nhiên, tôi không có dữ liệu cho tất cả các vùng của âm mưu này và do đó tôi đang ngoại suy cho mô hình này. Thân lồi tối thiểu và điểm trên hình vẽ dưới đây cho thấy, nơi dữ liệu của tôi là

Câu hỏi của tôi là:

1. Có cách nào để tạo ra một dataframe để hạn chế những dự đoán của tôi đến khu vực này Tôi có dữ liệu cho (tức là trong đa giác)?
2. Nếu không, có cách nào tốt hơn để hiển thị tương tác giữa hai biến số liên tục không?

Answer 1

Dưới đây là một ý tưởng, tôi hy vọng tôi đã làm đúng ..

# Create a convex hull of the points in df and turn that into a polygon of class SpatialPolygons: 

    ch <- chull(df$Height_RR, df$CWD) 
    poly.df <- df[c(ch, ch[1]),] 
    poly <- SpatialPolygons(list(Polygons(list(Polygon(as.matrix(poly.df[,1:2]))),1))) 


# Create a SpatialPointsDataFrame with new.data: 

    library(sp) 
    new.data.poly <- new.data 
    coordinates(new.data.poly) <- ~Height_RR+CWD 

# Extract the points in new.data which are covered by the polygon: 

    new.data$inp <- over(new.data.poly, poly) 
    new.data <- new.data[complete.cases(new.data),] 

# Calculate yi as you did: 

    new.data$yi<-(new.data$Height_RR*0.3412) + 1.1422 + (0.0014*new.data$CWD) + ((new.data$CWD*new.data$Height_RR)*0.0006) 

# Plot:  
    ggplot(new.data, aes(x=Height_RR,y=CWD,fill=yi)) + 
    geom_raster() + 
    scale_fill_continuous(low="light grey",high="black") 

Answer 2

Bạn có thể sử dụng dismo :: convHull để ước tính và dự đoán từ (xác định xem dữ liệu nằm trong) một vỏ lồi hay không. Sau đó bạn có thể sử dụng nó để che các ô nằm bên ngoài thân tàu trong âm mưu hiện tại của bạn.

Answer 3

Bạn đang tìm kiếm nội dung như thế này?

ggplot(df,aes(x=Height_RR,y=CWD))+geom_point(aes(col=yi)) 

Plot result