使用来自 lme 模型（称为 meef1）的基本绘图函数（plot.intervals.lmList），我生成了一个庞大的箱线图。我的向量 v2andv3commoditycombined 有 98 个级别。
情节（meef1，v2andv3commoditycombined~resid（。））
我想通过我的变量 v2andv3commoditycombined 的分组值来分开，以分别绘制它们、对它们进行排序或排除一些。我不确定是否有代码可以执行此操作，或者我是否必须从 lme 输出中提取信息。如果是这种情况，我不确定要提取什么来创建箱线图，因为提取残差只会为每个级别返回一个值。如果这是不可能的，任何关于如何隔开商品名称的建议都会同样有帮助。
谢谢你。
对于每个级别v2andv3commoditycombined，您希望您的 Y 轴和 X 轴到底是什么？由于您将绘图v2andv3commoditycombined划分为 ，因此您显然不能也将其用作轴之一。
假设您只想在 98 个级别的每一个单独的图中对 Y 轴上的传统残差和 X 轴上的拟合值进行处理。您可以更改代码以绘制您实际想要绘制的任何内容。
根据?plot.lme，你会做这样的事情：
plot(meef1,resid(.,type='pearson',level=1)~fitted(.,level=1)|v2andv3commoditycombined);
确保事先拉伸绘图窗口，使其美观且大，否则您可能会收到有关边距的错误消息。以下可能会产生更好看的情节：
plot(meef1,resid(.,type='pearson',level=1)~fitted(.,level=1)|v2andv3commoditycombined,pch='.',cex=1.5,abline=0);
由于您的问题并不清楚，我继续假设您对单个级别的残差感兴趣（即每个数据点与其随机变量的预测值有多少不同），并且您在您的随机公式。如果您想要总体残差（即每个数据点与平均预测值的差异程度），请将 的两个实例更改level为level=0。如果您有K层嵌套，请将它们更改为level=K并祝您好运。
我还假设您想要标准化残差（因为您可以使用方便的经验法则，即绝对值大于 3 可能是异常值，无论原始数据的规模如何）。如果不是，请参阅该参数?residuals.lme的其他有效选项。type
哦，您的变量名称表明您正在查看某种金融时间序列。如果是这样，ACF(meef1)看看是否有很多自相关。如果有，您可以通过拟合模型来解决它，其中响应 (Y) 变量是diff(...)原始变量。如果您看到真正偏斜的残差，您可能会考虑在获取差异之前对您的响应变量进行对数转换。