垂直深度剖面的 95% 置信區間平均線

Question

我想繪制從表面到 500 m 深度測量的溫度數據。 目前，我有一個散點圖，但希望用平均線和 95% 置信帶代替點。 到目前為止，這個圖的背后並沒有什么神奇之處，即散點圖的普通代碼。

任何人都可以提出一個解決方案和一些示例 R 代碼來用帶有置信帶的線替換散點圖嗎？ 對每米間隔的數據進行分箱可能是第一步

這是最終情節的示例：

謝謝，感謝您的支持！

我還不允許在回復和評論中發布情節。 到時候就需要描述了。 loess 函數表示數據雲不太好，因為它在頂部 100 m 處過擬合，不遵循最上部 30 米處的接近恆定溫度。 我正在尋找一些代碼，將每米的數據分箱，然后計算代碼第二部分中使用的平均值和標准偏差，以創建平均線和置信帶。

Answer 1

試試geom_smooth(method = "loess") ：

ggplot(cars, aes(speed, dist)) +
  geom_point() + 
  geom_smooth(method = "loess")

Answer 2

顯然，我還不允許在回復和評論中發布情節。 到時候就需要描述了。 loess 函數表示數據雲不太好，因為它在頂部 100 m 處過擬合，不遵循最上部 30 米處的接近恆定溫度。 我正在尋找一些代碼，將每米的數據分箱，然后計算代碼第二部分中使用的平均值和標准偏差，以創建平均線和置信帶。