[英]Plotting confidence interval in R
我想使用 ggplot / geom_point 繪制具有典型誤差和置信區間的分數變化。 對於上下 CI(即 90% CI),我希望每個點的置信區間設置為 0.93。
我使用了以下虛擬數據:
這是我到目前為止所使用的並且已經得到了每個點以及典型的錯誤來繪制得很好,但是我的 CI 嘗試沒有奏效。
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)`
任何幫助獲得每個點的 CI 都會有很大幫助。
到目前為止,情節看起來像這樣Plot
首先,我鼓勵您查看如何在此處提出關於 SO 的問題,以及您可以(並且應該)做什么以提供最小的可重現示例/嘗試,包括可重現的樣本數據。
正如我在評論中所解釋的那樣,將數據作為屏幕截圖共享從來都不是一個好主意,因為我們無法從圖像中復制和粘貼數據。 其次,在發布新問題時,我們希望您“閑逛”以回答要求您及時澄清您報告的問題的問題。 Stack Overflow 是尋求幫助的好地方,但由於帖子數量龐大,SO 有一套明確的發帖規則,我們希望發帖人遵守這些規則以管理帖子的數量。 請熟悉這些規則!
除此之外,為了回答你的問題,這里有一些應該讓你開始的事情:
首先,讓我們生成一些隨機樣本數據。
set.seed(2018) df <- data.frame( Athlete = paste("Athlete", 1:9), Score_Change = rnorm(9, 0, 5))
我們不能繪制Score_Change
作為一個功能Athlete
; 我們還顯示了基於簡單線性模型Score_Change ~ 1
的總體均值,包括 90% 置信區間。 這適用於Score_Change
的簡單的僅攔截 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()
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