对于每个变量 x 和 z，我都有一个长度为 10k 的向量。对于 10k 中的每一个，我还使用logit和其他方法估计了倾向得分。所以我有另一个包含预测倾向得分的向量。
我想将预测的倾向向量绘制为 3d 图的高度和 x 和 z 向量的函数（我想要一个表面之类的东西）。这样做的最佳方法是什么？我尝试scatter3d()从plot3d图书馆使用，它看起来很糟糕。
示例数据：https ://www.dropbox.com/s/1lf36dpxvebd7kw/mydata2.csv?dl=0
更新的答案
使用您提供的数据，我们可以对数据进行分类，按 bin 获取平均倾向得分并使用geom_tile. 我在下面提供代码。更好的选择是使用x和z向量（以及您预测的二元治疗变量）来拟合倾向评分模型。然后，在和值pz_p的完整网格上创建一个新的预测值数据框并绘制它。我没有适合模型的二进制处理变量，所以我没有生成实际的图，但代码看起来像这样：xz
# Propensity score model
m1 = glm(treat ~ x + z, data=dat, family=binomial)
# Get propensity scores on full grid of x and z values
n = 100 # Number of grid points. Adjust as needed.
pred.dat = expand.grid(x=seq(min(dat$x),max(dat$x),length=n,
z=seq(min(dat$z),max(dat$z),length=n)
pred.dat$pz_p = predict(m1, newdata=pred.dat, type="response")
ggplot(pred.dat. aes(x, z, fill=pz_p)) +
geom_tile() +
scale_fill_gradient2(low="red", mid="white", high="blue", midpoint=0.5, limits=c(0,1))
带有分箱数据的平铺图代码：
library(tidyverse)
theme_set(theme_classic())
dat = read_csv("mydata2.csv")
# Bin by x and z
dat = dat %>%
mutate(xbin = cut(x,breaks=seq(round(min(x),1)-0.05,round(max(x),1)+0.05,0.1),
labels=seq(round(min(x),1), round(max(x),1),0.1)),
xbin=as.numeric(as.character(xbin)),
zbin = cut(z,breaks=seq(round(min(z),1)-0.1,round(max(z),1)+0.1,0.2),
labels=seq(round(min(z),1), round(max(z),1),0.2)),
zbin=as.numeric(as.character(zbin)))
# Calculate average pz_p by bin and then plot
ggplot(dat %>% group_by(xbin, zbin) %>%
summarise(pz_p=mean(pz_p)),
aes(xbin, zbin, fill=pz_p)) +
geom_tile() +
scale_fill_gradient2(low="red", mid="white", high="blue", midpoint=0.5, limits=c(0,1))
原始答案
热图在这里可能会很好用。例如：
library(ggplot2)
# Fake data
set.seed(2)
dat = expand.grid(x=seq(0,10,length=100),
z=seq(0,10,length=100))
dat$ps = 1/(1 + exp(0.3 + 0.2*dat$x - 0.5*dat$z))
ggplot(dat, aes(x, z, fill=ps)) +
geom_tile() +
scale_fill_gradient2(low="red", mid="white", high="blue", midpoint=0.5, limits=c(0,1)) +
coord_equal()
或在 3D 中rgl::persp3d：
library(rgl)
library(tidyverse)
x=unique(sort(dat$x))
z=unique(sort(dat$z))
ps=dat %>% spread(z, ps) %>% select(-1) %>% as.matrix
persp3d(x, z, ps, col="lightblue")
