Составление тепловой карты в R с квантилями - PullRequest
Новая
       23

Составление тепловой карты в R с квантилями

0 голосов
/ 23 февраля 2020

Я хочу создать тепловую карту в R из фрейма данных, содержащего переменные - время реакции, силу стимула и уверенность - со следующими измерениями:

  • измерение x: 5 бинов над переменной / столбцом : время реакции (5 квантилей распределения времени RT)
  • измерение y: 5 бинов по переменной / столбцу: сила стимулов (5 квантилей распределения силы стимула)
  • измерение z / цвет (переменная уверенность): 16 маленьких квадратов:
    -> в пределах этих пересечений для каждого совместного стима. и RT bin, -> Какая доля доверия была высокой. Это то, что я пробовал до сих пор, но оно не работает: 
    library(gplots)
    library(RColorBrewer)
    #Participant 1, condition 1: 
    x <- participant1_cond1$`reaction time`
    y <- participant1_cond1$`Stimulus strength /speed`
    c <- participant1_cond1$confidence
    (qx = quantile(x))
    (qy = quantile(y))

    testtestest <-  #how does the function know where data comes from? 
      for(i in 1:4){
        for (j in 1:4){  
      robust_dist = function(x, y) {
        qx = quantile(x) # how does function know to split in 5 quantiles?
        qy = quantile(y)
        #l = x > qx[1] & x < qx[2] & y > qy[1] & y < qy[2]
        l1 = x > qx[1] & x < qx[2] & y > qy[1] & y < qy[2] #to make 16 squares ()
        z(i,j) = l(l1) #to make 16 squares???
        x = x[l]
        y = y[l]
        #sqrt(sum((x - y)^2)) #why would I need to square it?
        }
      }
     }
    print(testtesttest)
    heatmap(testtestest)


    # can I use ggplot now to make the heatmap? / generate the heatmap from the output?  
    # how do I add the color /z- dimension with the confidence variable?
    # where do I define confidence here? // how do I bring confidence into this function?

     testtestesttest <- 
       for (i in 1:4){ 
         for (j in 1:4){ 
      relevant_indeces = x > qx[i] & x <  qx[i+1] & y > qy[j] & y <  qy[j+1]
      print(i,j,sep= ',')
      print(relevant_indeces)
     relevant_indeces
     summary(relevant_indeces)
           #z(i,j) = c(c1)
           }
       }

     heatmap(qx,qy,z)

  summary(i)
   #heatmap(qx,qy,z)

Большое спасибо заранее!

...