14

我正在构建一个 R 包以在 R 中显示 Weibull 图（使用graphics::plot）。该图具有对数变换的x轴和 Weibull 变换的y轴（因为缺乏更好的描述）。因此，两参数 Weibull 分布可以在该图上表示为一条直线。

x轴的对数变换就像将log="x"参数添加到plot()or一样简单curve()。如何以优雅的方式提供y轴转换，以便所有与图形相关的绘图都可以在我的轴转换图上工作？为了演示我需要什么，运行以下示例代码：

## initialisation ##
beta     <- 2;eta <- 1000
ticks    <- c(seq(0.01,0.09,0.01),(1:9)/10,seq(0.91,0.99,0.01))
F0inv    <- function (p) log(qweibull(p, 1, 1))
    # this is the transformation function
F0       <- function (q) exp(-exp(q))
    # this is the inverse of the transformation function
weibull  <- function(x)pweibull(x,beta,eta)
    # the curve of this function represents the weibull distribution 
    # as a straight line on weibull paper
weibull2 <- function(x)F0inv(weibull(x))

首先是一个威布尔分布的例子，它带有beta=2一个eta=1000规则的、未转换的图：

## untransformed axes ##
curve(weibull ,xlim=c(100,1e4),ylim=c(0.01,0.99))
abline(h=ticks,col="lightgray")

情节1

该图对 Weibull 分析毫无用处。这是我当前实现的解决方案，它使用函数转换数据F0inv()并修改绘图的y轴。请注意，我必须F0inv()在所有y轴相关数据上使用。

## transformed axis with F0inv() ##
curve(weibull2,xlim=c(100,1e4),ylim=F0inv(c(0.01,0.99)),log="x",axes=F)
axis(1);axis(2,at=F0inv(ticks),labels=ticks)
abline(h=F0inv(ticks),col="lightgray")

情节2

这可行，但这不是很用户友好：当用户想要添加注释时，必须始终使用F0inv()：

text(300,F0inv(0.4),"at 40%")

我发现您可以使用ggplot2和缩放来解决我的问题，但除非绝对必要，否则我不想更改为图形包，因为需要重写许多其他代码。

## with ggplot2 and scales ##
library(ggplot2)
library(scales)
weibull_trans <- function()trans_new("weibull", F0inv, F0)
qplot(c(100,1e4),xlim=c(100,1e4),ylim=c(0.01,0.99),
    stat="function",geom="line",fun=weibull) + 
    coord_trans(x="log10",y = "weibull")

情节3

我认为如果我可以用我自己的动态替换应用对数变换的代码，我的问题就会得到解决。

我试图通过谷歌搜索“R 轴变换”、“R 用户坐标”、“R 轴缩放”来查找更多信息，但没有有用的结果。我发现的几乎所有东西都涉及对数刻度。

我试图研究plot()参数的log="x"工作原理，但相关代码plot.window是用 C 编写的——这根本不是我的强项。

4

1 回答 1

1

虽然在基本图形中似乎不可能，但您可以使此函数做您想做的事情，以便您可以更简单地调用它：

F0inv    <- function (p) log(qweibull(p, 1, 1))
## this is the transformation function
F0       <- function (q) exp(-exp(q))

weibullplot <- function(eta, beta,
                        ticks=c(seq(0.01,0.09,0.01),(1:9)/10,seq(0.91,0.99,0.01)),
                        ...) {
  ## the curve of this function represents the weibull distribution 
  ## as a straight line on weibull paper
  weibull2 <- function(x)
    F0inv(pweibull(x, beta, eta))
  curve(weibull2, xlim=c(100, 1e4), ylim=F0inv(c(0.01, 0.99)), log="x", axes=FALSE)
  axis(1);
  axis(2, at=F0inv(ticks), labels=ticks)
  abline(h=F0inv(ticks),col="lightgray")
}

weibullplot(eta=1000, beta=2)
于 2014-07-12T02:25:19.360 回答