如何在R coefplot::multiplot中按系数而不是模型进行着色

Question

我正在使用R中的coefplot::multiplot绘制多个模型的系数图；下面的图像是我目前拥有的。

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这是我用来创建它的代码：

coefplot::multiplot(sc.mod.env.msrh, sc.mod.env.msrhmu, sc.mod.env.msrhat, sc.mod.env.msrhatmu, 
    coefficients=c("(Intercept)",'MeanSpeed', 'RH', 'MeanUpdraft', 'TKE','AirTemp'), 
    newNames=c(MeanSpeed='Horizontal Wind Speed', RH='Relative Humidity', MeanUpdraft='Vertical Wind Speed', AirTemp='Temperature'), 
    single=FALSE, 
    ncol=2, 
    names=c(sc.mod.env.msrhatmu="a) Global model w/ horizontal wind speed", sc.mod.env.tkerhatmu="b) Global model w/ TKE", sc.mod.env.msatmu="c) Global model w/ horizontal wind speed, \n RH removed", sc.mod.env.tkeatmu="d) Global model w/ TKE, \n RH removed"))+
theme_bw()+
theme(legend.position="none")+
ggtitle("")

我希望通过变量(例如，温度)而不是模型来对系数进行颜色编码，但不知道怎么做。任何关于如何做到这一点的建议都将不胜感激。

Answer 1

如果这对任何人都有用，我已经使用下面的代码使用ggplot创建了我想要的图形；这可能不是最有效的方法，但它很有效。我已经包含了另一个术语子模型，它允许您将模型分成两种类型(下图中的圆形和三角形)。

首先创建一个从模型中提取所需信息并将其存储在dataframe中的函数：

get_estimates_for_coefplot<- function(mod, time, modname){
test2<-data.frame(summary(mod)$coefficients)
test2['term']<-names(coef(mod))
test2['model']<-modname
test2['estimate']<-test2$Estimate
test2['submodel']<-time
test2['std.error']<-test2$Std..Error 
test2['ub']<-test2$estimate+test2$std.error
test2['lb']<-test2$estimate-test2$std.error
Newdata <- test2 %>%
filter(!grepl(".*s.*",term))
return(Newdata)
}

然后将您希望使用的所有模型发送到此函数，并将它们绑定在一起：

df<-get_estimates_for_coefplot(sc.mod.env.msrhatmu, 'Time of day \n not included', 'a) Horizontal wind speed, \n RH included')
df<-rbind(df, get_estimates_for_coefplot(sc.mod.env.tkerhatmu, 'Time of day \n not included', 'b) TKE, RH included'))
modcoeff<-df[c('term','estimate','model','std.error','submodel','lb','ub')]
modcoeff <- modcoeff %>% 
  relabel_predictors(c(MeanSpeed = "Horizontal \n wind speed",
                     RH = "Relative \n Humidity",
                     AirTemp = "Temperature",
                     "I(hour^2)" = "Time of Day^2",
                     hour = "Time of Day",
                     MeanUpdraft = "Vertical \n wind speed",
                     TKE = "TKE"))
modcoeff$term<- factor(modcoeff$term, levels = c("Time of Day^2","Time of Day","Vertical \n wind speed","Temperature", "Relative \n Humidity","TKE", "Horizontal \n wind speed"))
modcoeff$submodel<- factor(modcoeff$submodel, levels = c('Time of day \n not included', 'Time of day \n included'))

此时，您应该有了一个数据框架，其中包含模型系数和所需的其他所有内容，包括lb和ub，它们是您用来制作错误条的上界和下界。现在使用ggplot绘制绘图。

pd <- position_dodge(width=0.5)
ggplot(modcoeff, 
   aes(x=term,
       y=estimate, 
       color=term,
       group=std.error,
       ymin=lb,
       ymax=ub)) +
  geom_hline(yintercept = 0, color='darkgrey') +
  geom_point(aes(shape=submodel),size=2.7, position=pd, stat="identity") + 
  geom_errorbar(aes(width=0.2),position=pd) +
  facet_wrap(~model)+
  xlab("")+
  ylab('Standardised coefficient value')+
  theme_bw()+
  theme(legend.position = c(0.83, 0.25))+
  theme(legend.title = element_blank())+
  guides(colour=FALSE)+
  coord_flip()

这将生成以下图：

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