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我有一个奇怪的问题，但希望有人能帮助我。我正在尝试创建一个湖底的表面图，然后添加一些显示植物频率的点，以便直观地了解整个湖中水生植物的出现位置。

现在，我正在分别使用 R 中的 scatterplot3d 和 lattice 包在 scatterplot3d 和线框中创建曲面图。为了实现我感兴趣的绘图类型，我已将深度转换为负值（想象湖的水面在z轴上为0），然后通过纬度和经度坐标创建了一个深度的黄土模型。但是，我遇到的一个问题是黄土模型预测的深度为正值（这在湖中当然是不可能的；只能从 0 深度进入水柱）。

例子

x <- seq(1,100,1)
y <- seq(1,100,1)
depth <- rbeta(100, 1, 50)*100
depth <- -depth

dep.lo <- loess(depth~x*y, degree=2, span=.25) # this shows a big warning, but it works
coord.fit <- expand.grid(x=x, y=y)
coord.fit$depth <- as.numeric(predict(dep.lo, newdata=coord.fit))
range(coord.fit$depth)
  # -14.041011   6.986745

正如你所看到的，我的深度从 -14 到几乎 7。有没有办法在黄土模型上设置一个上限，这样我的模型就不会达到这些正值？

感谢您的帮助，
保罗

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1 回答 1

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如果您想使用 loess 模型，您可以使用转换来确保您的变量保持负数。你收到警告是因为你所有的点都在一条线上，所以改变了一点数据：

set.seed(123)
n = 100
x <- c(0, runif(n, min=1, max=100), 100)
y <- c(0, runif(n, min=1, max=100), 100)
depth <- rbeta(n+2, 1, 50)*100
depth <- -depth
range(depth)

[1] -13.27248715  -0.01520178

使用你原来的例子，你会得到：

dep.lo <- loess(depth~x*y, degree=2, span=.25) 
coord.fit <- expand.grid(x=seq(1,100,1), y=seq(1,100,1))
coord.fit$depth <- as.numeric(predict(dep.lo, newdata=coord.fit))
range(coord.fit$depth)

[1] -7.498542  2.397855

例如，转换可以是log(-depth)：

tiny = 1e-3
nlogdepth = log(-depth + tiny) # adding 'tiny' to ensure depth is not 0
dep.lo <- loess(nlogdepth~x*y, degree=2, span=.25)
coord.fit <- expand.grid(x=x, y=y)
coord.fit$depth <- -exp(as.numeric(predict(dep.lo, newdata=coord.fit))) + tiny
range(coord.fit$depth)

[1] -16.9366043  -0.1091614
于 2014-01-25T21:43:01.507 回答