Настройка отдельных цветов на графиках rstanarm / bayesplot, а не в цветовой схеме

Question

Мне интересно, можно ли применять цвета непосредственно к параметрам из моделей rstanarm с помощью функции Bayesplot

Например, из https://mc-stan.org/bayesplot/articles/plotting-mcmc-draws.html:

library("bayesplot")
library("ggplot2")
library("rstanarm")

fit <- stan_glm(mpg ~ ., data = mtcars, seed = 1111)
posterior <- as.array(fit)

color_scheme_set("red")
mcmc_intervals(posterior, pars = c("cyl", "drat", "am", "sigma"))

возвращает:

В документации описаны пользовательские схемы или смешивание, но они по-прежнему применяются к каждому параметру на графике:

color_scheme_set("mix-blue-red")

plot(fit, pars = c("cyl", "drat", "am", "sigma"))

Функция построения графика (с моделью rstanarm) больше не принимает аргумент col, чтобы иметь возможность указывать каждую точку. Есть ли способ указать строку цветов (или схем) для каждого параметра в графике?

Изменить: на основе комментариев от @Limey вы можете изменять графики как ggobjects, но я не вижу простого способ доступа к оригинальной эстетике графика.

Например, scale_colour_manual (или любой другой scale_colour_..., если на то пошло) не изменяет нанесенные значения:

plot(fit, pars = c("cyl", "drat", "am", "sigma"))+
  scale_colour_manual(values=c("blue", "purple", "orange","red"))

(см. график выше, выглядит так же). Другой пример: я могу нанести точки поверх оригинала:

plot(fit, pars = c(names(mtcars)[-1]))+
  geom_point(aes(x=fit$coefficients[-1],y=names(fit$coefficients)[-1]),color="black")

и сделать их больше, чтобы они соответствовали друг другу (примечание, которое я также сделал здесь розовые):

plot(fit, pars = c(names(mtcars)[-1]))+
  geom_point(aes(x=fit$coefficients[-1],y=names(fit$coefficients)[-1]),color="pink",size=3)

Я мог бы сделать это и для каждого из объектов панели ошибок, но на данный момент я не совсем изменение исходного сюжета, а построение графика прямо поверх него. В этом случае имеет смысл полностью отказаться от функции построения графика rstanarm и просто сделать это вручную или создать свою собственную функцию, что нормально. Однако, если кто-нибудь знает, как напрямую изменять цвета plot(rstanarm_object), мне все равно было бы интересно это услышать.

Answer 1

Это не решает проблему напрямую, но все же может быть обходным путем, который можно улучшить, если не появятся другие решения.

Исходя из изменений OP через комментарии от @Limey:

Вы можете просто построить все самостоятельно из объекта модели, который приближается к нанесенным значениям. Я понимаю, что это не идеально, и, возможно, у кого-то есть предложение, как эти ценности могут полностью совпадать. rstanarm по умолчанию отображает интервалы 50% и 90% достоверные интервалы. Здесь я использую таблицы t и интервалы 50% и 90% уверенность , которые не совпадают, но они близки.

color_scheme_set("gray")

vars<-c(2,5,9,11) # select values from fit$coefficients 
                  # (this is assumed to match with names(mtcars))
                  # Note I have switched `sigma` to `carb` for ease of model retrieval

plot(fit, pars = c(names(mtcars)[vars]))+ # the original plot, now in grey

# the first error bar. With a t table, 1.645 is a 90% confidence interval,
# which isn't the same here as the 90% credible interval from rstanarm, but it 
# gets us close
  geom_errorbarh(aes(xmin=(fit$coefficients[vars]-fit$ses[vars]*1.645),
                     xmax=(fit$coefficients[vars]+fit$ses[vars]*1.645),
                     y=names(fit$coefficients)[vars]),
                 height=0,alpha=0.5,color="yellow" # transparency is so you can see grey through the yellow.. I know this isn't pretty
                     )+

  geom_errorbarh(aes(xmin=(fit$coefficients[vars]-fit$ses[vars]*.675), # this is .675, which corresponds to a 50% confidence interval (again not the same as a credible interval, but it is getting us close
                     xmax=(fit$coefficients[vars]+fit$ses[vars]*.675),
                     y=names(fit$coefficients)[vars]),
                 height=0,lwd=2,alpha=0.5,color="yellow"
                     )+
# now plot the points over the lines:
  geom_point(aes(x=fit$coefficients[vars],
y=names(fit$coefficients)[vars]),
color="yellow",size=3,alpha=0.5)

Это некрасиво, и это не совсем точно (вы можете увидеть немного серого по краям желтого), но это близко. Если вы можете изменить цвет каждого набора значений, вы можете чередовать цвета:

colors=c("red","blue","red","blue") # selecting colors one by one
colors=rep(c("red","blue"),2) # or just have alternating colors repeat (2 times here)

ggplot()+ # note that I have removed `rstanarm` object, which is no longer necessary
  geom_errorbarh(aes(xmin=(fit$coefficients[vars]-fit$ses[vars]*1.645),
                     xmax=(fit$coefficients[vars]+fit$ses[vars]*1.645),
                     y=names(fit$coefficients)[vars]),
                 height=0,alpha=0.5,color=colors
                     )+
  geom_errorbarh(aes(xmin=(fit$coefficients[vars]-fit$ses[vars]*.675),
                     xmax=(fit$coefficients[vars]+fit$ses[vars]*.675),
                     y=names(fit$coefficients)[vars]),
                 height=0,lwd=2,alpha=0.5,color=colors
                     )+
  geom_point(aes(x=fit$coefficients[vars],
y=names(fit$coefficients)[vars]),
color=colors,size=3,alpha=0.5)

или что-то совершенно дурацкое:

colors=c("red","blue","green","yellow")
colors2=rev(colors)

ggplot()+
  geom_errorbarh(aes(xmin=(fit$coefficients[vars]-fit$ses[vars]*1.645),
                     xmax=(fit$coefficients[vars]+fit$ses[vars]*1.645),
                     y=names(fit$coefficients)[vars]),
                 height=0,alpha=0.5,color=colors
                     )+
  geom_errorbarh(aes(xmin=(fit$coefficients[vars]-fit$ses[vars]*.675),
                     xmax=(fit$coefficients[vars]+fit$ses[vars]*.675),
                     y=names(fit$coefficients)[vars]),
                 height=0,lwd=2,alpha=0.5,color=colors
                     )+
  geom_point(aes(x=fit$coefficients[vars],
                 y=names(fit$coefficients)[vars]),
             color=colors2,size=3,alpha=0.5)