Gráficos de An Introduction to Statistical Learning - Figura 2.3.

Gráfico a replicar

Continuamos con la serie iniciada sobre la creación de gráficos del libro An Introduction to Statistical Learning. En esta ocasión replicaremos los gráficos de la figura 2.3. Utiliza el conjunto de datos Income2 (renta). El gráfico representa los valores observados de renta (en miles de dólares) en función de los años de educación y la antigüedad de 30 individuos. Los puntos rojos representan los valores observados para esas tres variables. La superficie azul representa la verdadera relación subyacente entre la renta, los años de educación, y la antigüedad, conocida en este caso porque los datos fueron simulados. Las líneas verticales negras representan el error asociado con cada observación.

Solución

income_2 <- read.csv("http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/Income2.csv")
# Ajustamos el modelo
model <- loess(Income ~ Education + Seniority, data = income_2)
# Creamos las x e y
x <- range(income_2$Education)
x <- seq(x[1], x[2], length.out = 30)
y <- range(income_2$Seniority)
y <- seq(y[1], y[2], length.out = 30)
# Creamos las z con las combinaciones de x e y
z <- outer(x, y, 
           function(Education, Seniority)
                     predict(model, data.frame(Education,Seniority)))
# Creamos el gráfico con la superficie
p <- persp(x, y, z, theta = 30, phi = 30, 
           col = "lightblue", expand = 0.5, shade = 0.2, 
           xlab="Education", ylab = "Seniority", zlab = "Income")
# Proyección de puntos 3d a 2d para usar puntos y segmentos
obs <-  trans3d(income_2$Education, income_2$Seniority, income_2$Income, p)
pred <-  trans3d(income_2$Education, income_2$Seniority, fitted(model), p)
points(obs, col = "red", pch = 16)
segments(obs$x, obs$y, pred$x, pred$y)

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Referencias

• stackoverflow - plot of 3d models