从R中的包'mcp‘输出中绘制50%分位数和可信区间

Question

我正在尝试使用R中" mcp“包的输出在同一张图上绘制95%可信区间和50%中位数的线。我使用mcp包为具有已知断点的三个分段(2013和2017)建模不同的残差比例(即，准仿真)。然而，我似乎不能使用模型中的q_fit在同一图上同时拟合CI和50%的中位数。我在下面包含了一些示例代码。我的最终目标是用一条分割线表示模型中具有上下限CI的50%分位数。我已经在下面包含了一些示例数据和代码，以及我想要组合的分隔图。

year <-c(2003,2004,2005,2006,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016,2017,2018,2019,2020)
counts <-c(40,50,200,50,20,30,15,12,10,12,12,200,1000,4000,6000,4500,5000,6000)

df <- data.frame(year,counts)


model = list(
  counts ~ 1 + year,        #segmented 1: Intercept and Slope
  ~ 0 + year + sigma (1),   #Segement 2: Joined slope (no intercept change)
  ~ 0 + year + sigma (1)    #Segment 3: Joined slope (no intercept change)
)

fit = mcp(model, df, prior = list(cp_1 = 2013, cp_2 = 2017))

plot(fit, q_fit = TRUE, cp_dens = FALSE, lines=50) #plot 95% CI


plot(fit, q_fit = c(0.5), cp_dens = FALSE, lines=50) #plot 50% quantile

First plot with 95% CI

50% quantile line

Answer 1

如果将分位数作为向量提供给q_fit，则可以绘制任意数量的分位数

plot(fit, q_fit = c(0.025, 0.5, 0.975), cp_dens = FALSE, lines=50)

​

​