用ggplot和purrr繪制多條邏輯曲線的推導-有解無憂

資料框“pars”的行包含定義邏輯曲線的兩個引數：

library(ggplot2)
library(purrr)

pars <- data.frame(
  diff = c(-1.5, 2.5),
  disc = c(1.2, 2.5)
)

這兩條曲線可以像這樣用 map() 和 ggplot() 繪制。

icc <- function(x) map(
  1:nrow(pars),
  ~ stat_function(fun = function(x)
    (exp(pars$disc[.x]*(x - pars$diff[.x])))/(1   exp(pars$disc[.x]*(x - pars$diff[.x]))))
)
ggplot(data.frame(x = -5 : 5))  
  aes(x)  
  icc()

用 ggplot 和 purrr 繪制多條邏輯曲線的推導

相應的推導可以這樣繪制：

disc1 <- 1.2
disc2 <- 2.5
diff1 <- -1.5
diff2 <- 2.5

icc1 <- function(x) (exp(disc1*(x - diff1)))/(1   exp(disc1*(x - diff1)))
icc2 <- function(x) (exp(disc2*(x - diff2)))/(1   exp(disc2*(x - diff2)))

info1 <- Deriv(icc1, "x")
info2 <- Deriv(icc2, "x")

ggplot(data.frame(x = -5 : 5))  
  aes(x)  
  stat_function(fun = info1)  
  stat_function(fun = info2)

用 ggplot 和 purrr 繪制多條邏輯曲線的推導

但是，我想使用更通用的方法，最好使用 purrr() 進行推導，因為我需要一個函式來處理不同數量的曲線。也許有一個 pmap() 的解決方案可以遍歷帶有引數的資料框并將函式和派生應用于每一行。不幸的是，到目前為止我很不走運。我非常感謝任何有用的答案。

uj5u.com熱心網友回復：

一種選擇可能如下所示：

我已將曲線的引數放在 data.frame 中
利用函式工廠并pmap回圈引數 df 以創建icc函式串列。

其余的非常簡單。

回圈遍歷函式串列以獲取導數。
使用地圖添加stat_function圖層。

library(ggplot2)
library(Deriv)
#> Warning: package 'Deriv' was built under R version 4.1.2
library(purrr)

df <- data.frame(
  disc = c(1.2, 2.5),
  diff = c(-1.5, 2.5)
)

icc <- function(disc, diff) {
  function(x) (exp(disc*(x - diff)))/(1   exp(disc*(x - diff)))
}

icc_list <- pmap(df, function(disc, diff) icc(disc, diff))
info_list <- map(icc_list, Deriv, "x")

ggplot(data.frame(x = -5 : 5))  
  aes(x)  
  map(info_list, ~ stat_function(fun = .x))

用 ggplot 和 purrr 繪制多條邏輯曲線的推導

編輯合并不同的顏色或...并不是什么大不了的事，例如，您可以使用purrr::map2回圈遍歷兩者info_list和顏色向量，以將顏色分配給您的每個函式或衍生物：

colorVec <- c("red", "blue")

ggplot(data.frame(x = -5 : 5))  
  aes(x)  
  map2(info_list, colorVec, ~ stat_function(fun = .x, color = .y))

用 ggplot 和 purrr 繪制多條邏輯曲線的推導

uj5u.com熱心網友回復：

您也可以以與 icc 繪圖非常相似的方式進行操作：

deriv_icc <- function(x) map(
  1:nrow(pars),
  ~ stat_function(fun = function(x){
    exb <- exp(pars$disc[.x]*(x-pars$diff[.x]))
    pars$disc[.x]*(exb/(1 exb) - exb^2/(1 exb)^2)
    }))

ggplot(data.frame(x = -5 : 5))  
  aes(x)  
  deriv_icc()

用 ggplot 和 purrr 繪制多條邏輯曲線的推導

這只是認識到這個問題的邏輯 CDF 的導數是判別引數乘以邏輯 PDF 的事實：

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