在 R 中绘制置信区间

Question

我想使用 ggplot / geom_point 绘制具有典型误差和置信区间的分数变化。 对于上下 CI（即 90% CI），我希望每个点的置信区间设置为 0.93。

我使用了以下虚拟数据：

虚拟数据

这是我到目前为止所使用的并且已经得到了每个点以及典型的错误来绘制得很好，但是我的 CI 尝试没有奏效。

ggplot(Testing)+
  geom_point(aes(Change,Athlete), size = 3)+
  theme_classic()+
  xlab("Score Change")+
  scale_x_continuous(limits = c(-12,12))+
  annotate("rect", xmin=-1.8, xmax=1.8, ymin=0, ymax=Inf, alpha = .3)`

任何帮助获得每个点的 CI 都会有很大帮助。

到目前为止，情节看起来像这样Plot

Answer 1

首先，我鼓励您查看如何在此处提出关于 SO 的问题，以及您可以（并且应该）做什么以提供最小的可重现示例/尝试，包括可重现的样本数据。

正如我在评论中所解释的那样，将数据作为屏幕截图共享从来都不是一个好主意，因为我们无法从图像中复制和粘贴数据。 其次，在发布新问题时，我们希望您“闲逛”以回答要求您及时澄清您报告的问题的问题。 Stack Overflow 是寻求帮助的好地方，但由于帖子数量庞大，SO 有一套明确的发帖规则，我们希望发帖人遵守这些规则以管理帖子的数量。 请熟悉这些规则！

除此之外，为了回答你的问题，这里有一些应该让你开始的事情：

1. 首先，让我们生成一些随机样本数据。

    set.seed(2018) df <- data.frame( Athlete = paste("Athlete", 1:9), Score_Change = rnorm(9, 0, 5))

2. 我们不能绘制Score_Change作为一个功能Athlete ; 我们还显示了基于简单线性模型Score_Change ~ 1的总体均值，包括 90% 置信区间。 这适用于Score_Change的简单的仅拦截 OLS 模型。

    ggplot(df, aes(Athlete, Score_Change)) + geom_point() + geom_smooth( aes(x = as.integer(Athlete)), method = "lm", formula = y ~ 1, se = TRUE, level = 0.90) + coord_flip()