在rstanarm/b绘图中设置单独的颜色，而不是配色方案

Question

我想知道是否可以使用bayesplot将颜色直接应用于rstanarm模型中的参数

例如，来自https://mc-stan.org/bayesplot/articles/plotting-mcmc-draws.html的：

library("bayesplot")
library("ggplot2")
library("rstanarm")

fit <- stan_glm(mpg ~ ., data = mtcars, seed = 1111)
posterior <- as.array(fit)

color_scheme_set("red")
mcmc_intervals(posterior, pars = c("cyl", "drat", "am", "sigma"))

返回：

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文档描述了自定义方案或混合，但它们仍然适用于绘图中的每个参数：

color_scheme_set("mix-blue-red")

plot(fit, pars = c("cyl", "drat", "am", "sigma"))

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plot函数(使用rstanarm模型)不再接受能够指定每个点的col参数。有没有办法为绘图中的每个参数指定一个颜色(或方案)字符串？

编辑:基于@Limey的评论，您可以将绘图修改为ggobject，但我看不到直接访问原始绘图美学的方法。

例如，scale_colour_manual (或任何其他scale_colour_... )不会改变绘制的值：

plot(fit, pars = c("cyl", "drat", "am", "sigma"))+
  scale_colour_manual(values=c("blue", "purple", "orange","red"))

(参见上面的图表，它看起来是一样的)。另一个例子，我可以在原图上绘制点：

plot(fit, pars = c(names(mtcars)[-1]))+
  geom_point(aes(x=fit$coefficients[-1],y=names(fit$coefficients)[-1]),color="black")

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并使其更大以与之匹配(请注意，我在这里也将其设置为粉色)：

plot(fit, pars = c(names(mtcars)[-1]))+
  geom_point(aes(x=fit$coefficients[-1],y=names(fit$coefficients)[-1]),color="pink",size=3)

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我也可以对每个errorbar对象执行此操作，但在这一点上，我实际上并没有修改原始的绘图，而是在它的顶部进行绘图。在这种情况下，将rstanarm plot函数一起丢弃并简单地手动执行，或者创建我自己的函数是有意义的，这很好。但是，如果有人知道如何直接修改plot(rstanarm_object)的颜色，我还是会很感兴趣的。

Answer 1

这不能直接解决问题，但如果没有其他解决方案出现，它可能仍然是一个可以改进的变通方法。

来自@Limey的评论，源自对OP的编辑：

您可以自己绘制模型对象中的所有内容，这与绘制的值非常接近。我意识到这并不完美，也许有人对这些价值观如何完全重叠有一个建议。rstanarm曲线图默认为50%和90%可信区间。我在这里使用了t表和50%和90%的置信区间，这两个区间并不相同，但却很接近。

color_scheme_set("gray")

vars<-c(2,5,9,11) # select values from fit$coefficients 
                  # (this is assumed to match with names(mtcars))
                  # Note I have switched `sigma` to `carb` for ease of model retrieval

plot(fit, pars = c(names(mtcars)[vars]))+ # the original plot, now in grey

# the first error bar. With a t table, 1.645 is a 90% confidence interval,
# which isn't the same here as the 90% credible interval from rstanarm, but it 
# gets us close
  geom_errorbarh(aes(xmin=(fit$coefficients[vars]-fit$ses[vars]*1.645),
                     xmax=(fit$coefficients[vars]+fit$ses[vars]*1.645),
                     y=names(fit$coefficients)[vars]),
                 height=0,alpha=0.5,color="yellow" # transparency is so you can see grey through the yellow.. I know this isn't pretty
                     )+

  geom_errorbarh(aes(xmin=(fit$coefficients[vars]-fit$ses[vars]*.675), # this is .675, which corresponds to a 50% confidence interval (again not the same as a credible interval, but it is getting us close
                     xmax=(fit$coefficients[vars]+fit$ses[vars]*.675),
                     y=names(fit$coefficients)[vars]),
                 height=0,lwd=2,alpha=0.5,color="yellow"
                     )+
# now plot the points over the lines:
  geom_point(aes(x=fit$coefficients[vars],
y=names(fit$coefficients)[vars]),
color="yellow",size=3,alpha=0.5)

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这并不美观，也不准确(您可以在黄色的边缘看到一点灰色)，但它很接近。如果可以修改每个值集的颜色，则可以交替颜色：

colors=c("red","blue","red","blue") # selecting colors one by one
colors=rep(c("red","blue"),2) # or just have alternating colors repeat (2 times here)

ggplot()+ # note that I have removed `rstanarm` object, which is no longer necessary
  geom_errorbarh(aes(xmin=(fit$coefficients[vars]-fit$ses[vars]*1.645),
                     xmax=(fit$coefficients[vars]+fit$ses[vars]*1.645),
                     y=names(fit$coefficients)[vars]),
                 height=0,alpha=0.5,color=colors
                     )+
  geom_errorbarh(aes(xmin=(fit$coefficients[vars]-fit$ses[vars]*.675),
                     xmax=(fit$coefficients[vars]+fit$ses[vars]*.675),
                     y=names(fit$coefficients)[vars]),
                 height=0,lwd=2,alpha=0.5,color=colors
                     )+
  geom_point(aes(x=fit$coefficients[vars],
y=names(fit$coefficients)[vars]),
color=colors,size=3,alpha=0.5)

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或者完全怪异的东西：

colors=c("red","blue","green","yellow")
colors2=rev(colors)

ggplot()+
  geom_errorbarh(aes(xmin=(fit$coefficients[vars]-fit$ses[vars]*1.645),
                     xmax=(fit$coefficients[vars]+fit$ses[vars]*1.645),
                     y=names(fit$coefficients)[vars]),
                 height=0,alpha=0.5,color=colors
                     )+
  geom_errorbarh(aes(xmin=(fit$coefficients[vars]-fit$ses[vars]*.675),
                     xmax=(fit$coefficients[vars]+fit$ses[vars]*.675),
                     y=names(fit$coefficients)[vars]),
                 height=0,lwd=2,alpha=0.5,color=colors
                     )+
  geom_point(aes(x=fit$coefficients[vars],
                 y=names(fit$coefficients)[vars]),
             color=colors2,size=3,alpha=0.5)

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