分位数回归系数比较直方图R语言

分位数回归系数比较直方图可以使用 R 语言中的 ggplot2 包来绘制。

以下是一个简单的 R 代码示例，可以帮助你实现这个过程：

首先，我们需要导入 ggplot2 包，并创建一个数据框 df，其中包含两个分位数回归模型的系数：

library(ggplot2)

# 创建示例数据框
df <- data.frame(model = c(rep("Model 1", 100), rep("Model 2", 100)),
                 coefficient = c(rnorm(100, mean = 2, sd = 1), rnorm(100, mean = 3, sd = 1.5)))

接下来，我们可以使用 ggplot2 中的 geom_histogram 函数来创建直方图，并使用 facet_grid 函数将两个模型的直方图分别绘制在同一个图形中：

# 创建直方图
ggplot(df, aes(x = coefficient, fill = model)) + 
  geom_histogram(binwidth = 0.5, position = "dodge") +
  facet_grid(. ~ model) +
  labs(x = "Coefficient", y = "Frequency", fill = "Model") +
  theme_classic()

这段代码将生成一个包含两个直方图的图形，每个直方图都显示一个分位数回归模型的系数分布情况。其中，x 轴表示系数值，y 轴表示对应的频率，颜色填充代表不同的模型。

你可以调整 binwidth 参数来控制直方图的箱子宽度，以及调整 ggplot2 的其他参数来自定义图形的外观。