R- ggplot2 -可视化偏离基本模型

Question

base = c(1.84,3.92,1.67,1.12,1.63,.62,.59)
e1 = c(.61,1.47,1.68,1.95,1.64,.61,.72)
e2 = c(.64,7.08,1.67,1.12,1.44,.46,.76)
e3 = c(.64,4.47,1.68,2.04,1.45,.4,1.35)
e4 = c(.78,1.61,1.62,1.09,1.46,.66,.76)
e5 = c(.78,.99,1.62,2.32,1.46,.73,.52)

df = data.frame(base,e1,e2,e3,e4,e5)

我从一个基线模型和其他5个探索性模型中获得以下参数。我正努力为读者做尽可能多的工作，所以我想做的不仅仅是把它列出来。

是否有一种方法可以用ggplot来表示偏离基线模型的估计值呢？我想不出任何一个，因为有6个值。

谢谢!

Answer 1

不知道这是不是你要找的。在这里，我计算了每个模型之间的差异& base模型使用purrr::map_df。之后，我将结果转换为绘制w/ ggplot2的长格式。

library(tidyverse)

base = c(1.84,3.92,1.67,1.12,1.63,.62,.59)
e1 = c(.61,1.47,1.68,1.95,1.64,.61,.72)
e2 = c(.64,7.08,1.67,1.12,1.44,.46,.76)
e3 = c(.64,4.47,1.68,2.04,1.45,.4,1.35)
e4 = c(.78,1.61,1.62,1.09,1.46,.66,.76)
e5 = c(.78,.99,1.62,2.32,1.46,.73,.52)

df = data.frame(base, e1, e2, e3, e4, e5)

# calculate colwise differences
df %>% 
  map_df( ~ (. - base)) %>% 
  select(-base) %>% 
  # create id for each number
  mutate(id = row_number()) %>% 
  # convert to long format
  gather(key = "model", value = "diff", -id) -> df_dif

# plot the differences
ggplot(df_dif, aes(x = id, y = diff)) +
  geom_col(aes(fill = model), position = "dodge") +
  facet_grid(~ model) +
  theme_classic()

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