通过回归截距来排序晶格面板

Question

示例数据集here

让我们根据这些数据建立一个简单的格子图，用于线性回归，每个主题单独的面板

 xyplot(Measurement~HOL|Subject,groups=Treatment,data=Data,
 type=c('p','r'),auto.key=T,aspect="xy")

问题是，我想目视检查斜率和截距是否相关。因此，我想通过线性回归截取而不是主题来命令面板（这是在道格拉斯贝茨的书“lme4：使用R的混合效果建模”图3.1中完成的，但我找不到示例代码）。我知道我可以通过添加

来手动更改面板的顺序

index.cond=list(c(1,2,3, etc))

但这非常低效，特别是因为我想为多个响应变量执行此操作。

有没有人有自动方式来做到这一点？如果它有任何内置函数，我也愿意在ggplot2中尝试这个，但据我所知，没有办法轻易地将方面改为45度，如

aspect="xy"

在莱迪思。

提前感谢您的任何想法

Answer 1

如果您想通过回归截距进行排序，则最好运行回归。例如，我们可以使用您的数据

cf<-sapply(Data$Subject, function(x) 
    coef(lm(Measurement~HOL, data=subset(Data, Subject==x))))

这将为每个人提供斜率/截距，然后我们可以创建一个新的因子排序的主题因素

Sx<-reorder(Data$Subject, cf[1,])

然后将该变量用作图中的分组变量

xyplot(Measurement~HOL|Sx,groups=Treatment,data=Data,
 type=c('p','r'),auto.key=T,aspect="xy")

在ggplot中，您可以修正x/y与+coord_fixed(ratio=1)的比率