什么是置信区间？ 我看了StatQuest 介绍置信区间的那一期视频，大体理解了，但是让我用语言表述出来，还有点不知道如何表达。...计算置信区间用到的函数是CI()函数，来自R语言包Rmisc R语言包Rmisc第一次使用需要先安装 install.packages("Rmisc") 计算某组数据均值95%的置信区间 x的均值越接近总体的均值，所以均值的置信区间就会越窄 正好昨天的推文是画密度图是给指定的区间填充颜色 ggplot2画密度分布图按取值范围填充不同的颜色 下面使用ggplot2画密度图展示并且展示均值...95%的置信区间 #install.packages("Rmisc") library(Rmisc) x<-iris$Sepal.Length library(Rmisc) x1<-CI(x,ci=0.95...) class(x1[1]) dat<-with(density(x),data.frame(x,y)) dat1x1[3]&dat$x<x1[1],] library(ggplot2
今天遇到一个分组求均值的问题，愣是看不出问题出在哪了，大家帮我看看文末的代码是哪里出问题了，或者留言说一下自己分组求均值在R语言里是如何实现的。...ci_lower = rnorm(length(LakeHuron),0,1), ci_upper = rnorm(length(LakeHuron),0,1)) R语言ggplot2...画图 library(ggplot2) ggplot(huron,aes(year, value)) + geom_ribbon(aes(ymin = value - ci_lower,...Defaulting to continuous.暂时还不知道是啥意思 今天的笔记主要的记录内容是geom_ribbon()函数，主要作用是可以给折线周围添加一定的阴影区间 今天还遇到一个问题是 R语言里分组计算均值方差等...或者说大家平时做分组求均值方差这类的数据是如何实现的呢？欢迎大家留言帮我解决问题！
非常有意思的数据可视化案例 ，原文提出的问题是 学术论文中的作者数量有逐年增加的趋势 ；于是利用R语言里的 rplos 包抓取了 Plos 系列的6本期刊的2006年至2013年的每篇论文里的作者数量...https://github.com/blmoore/blogR 原始代码中抓取数据的部分好像不能用了，我稍微改动了一下，选取了2006年到2020年的数据，获取数据的代码这里就不放了，如果需要本文的示例数据可以知己在文末留言...image.png 作图代码 ibrary(ggplot2) ggplot(df, aes(x=year, y=auth_num, col=journal, fill=journal)) + stat_summary...image.png 根据上图确实可以看出学术期刊的作者数量确实是有增加的趋势的 这里新学到的知识点是使用stat_summary()函数添加置信区间，之前自己也实现过这个图，但是需要提前算好置信区间和平均值...，比如之前的推文 R语言ggplot2画带有置信区间的折线图和分组求均值遇到的一个问题，如果换成 stat_summary() 这个函数以后就方便很多 好了，今天的内容就到这里了 大家如果需要推文的示例数据和代码的话可以直接在公众号
position = c(xmin, ymin, xmax, ymax)，该页面的x-y坐标系统是矩形，x轴和y轴的维度范围都是从0到1，原点（0, 0）在图形左下角。...型添加回归线和置信区间带 ? 传动类型定义了行分面，而气缸数则定义了列分面。...依赖于GTK+ GUI，用户可以使用鼠标编辑图形 与identify()函数不同，playwith()既对R基础图形有效，也对lattice和ggplot2 图形有效。...Theme（主题）菜单上的一些选项仅与基础图形契合的很好，一些则与ggplot2图形契合的较好（如标注），还有些对ggplot2图形无效（如识别点）。...16.4.5 rggobi GGobi有许多吸引眼球的优点，包括：交互式散点图、柱状图、平行坐标图、时间序列图、散点图矩阵和三维旋转的综合使用；窗口刷和点识别；多变量变换方法；复杂的探索平台，如导向动画的和手动的
的主题和相关组件包 library(viridis) #是Matplotlib的新默认颜色映射 ggplot(diamonds, aes(x=cut, y=price)) + geom_violin...根据指定的均值和标准差创建正态分布的小提琴图的方法，这个函数可以用来表示假设的正态分布和置信区间。...data = d, aes(x = Distribution)) + geom_normalviolin(aes(mu = Distribution_mean, #mu是正态分布的均值...#小提琴图的宽 color="black", #小提琴图外框线的颜色 size=2, #小提琴图外框线的粗细 linetype...=2, #小提琴图外框线的类型 fill="yellow" #fill=c("yellow","red") #小提琴图内部填充的颜色
绘制分组箱式图 绘制多组箱式图 设置展示组 主要函数 geom_boxplot() 参数：width：设置宽度 notch：是否展示缺口，缺口展示的是中位数的置信区间 color, size, linetype...: 颜色、大小、线的类型 fill：填充颜色 outlier.colour, outlier.shape, outlier.size:箱式图须的设置 ## 代码 示例数据集ToothGrowth # 载入包...) p1 <- p+geom_boxplot() # 添加缺口设计 p2 <- p + geom_boxplot(notch = TRUE, fill = "lightgray")+ # 添加均值点...，对于fill更改的是填充的颜色 p5+p6 ?...结束语 对于分面的问题还是最好不要尝试，会后悔。记得使用管道符、注释、养成好习惯。 love&peace
、前3个观测值的平均值，以此类推 library(ggplot2) g <- ggplot(data.frame(x = 1:n, y = means), aes(x = x, y = y)) g 的95%的置信区间，标准正态分布第97.5百分位数约为1.96，接近于2。标准正态分布的第95百分位数约为1.645， ±1.6452?/√?为均值?的90%的置信区间。...二项分布的参数置信区间 若 为第 次抛不规则硬币的结果，取值为0或1，取值为1的概率为 ， ，样本均值为 。 p的置信区间为 ，这个置信区间称为Wald置信区间。...)/n) #置信区间的上限 mean(llp) #计算置信区间覆盖真实p值的比例 }) 对于每一个p值，进行1000次模拟，每次模拟抛20次硬币，计算每次模拟得到的样本均值 以及相应的...随着监测时间t的延长，覆盖率将收敛于95%。 编辑：李雪纯 冯文清 校审：张健 罗鹏
目前课程的主要方向是 科研、统计、地理相关的学术性图形绘制方法，后续也会增加商务插图、机器学等、数据分析等方面的课程。课程免费新增，这点绝对良心！...安装 在R中安装ggpubr可以使用以下命令： install.packages("ggpubr") 主要特点 ggpubr是一个基于ggplot2的扩展，因此它继承了ggplot2的所有功能，并添加了更多的实用功能和自定义选项...可以支持多组数据，自动添加置信区间和显著性标记。 ggscatter()：创建散点图，用于展示两个连续变量之间的关系。支持添加回归线、椭圆和置信区间。...支持添加参考线和自定义颜色。 ggdensity()：创建核密度图，用于展示单一变量的分布情况。支持分组、填充颜色和密度曲线。 ggheatmap()：创建热力图，用于展示两个变量之间的相关性。...支持调整颜色映射、标签和注释。 ggpaired()：创建配对图，用于展示两组配对数据之间的差异。支持添加连线、置信区间和显著性标记。
，两个组别线型、颜色和大小都是相同的。...也可以使用下面的函数手动设置线条颜色： scale_color_manual() : 使用自定义颜色 scale_color_brewer() : 使用RColorBrewer包提供的调色板 scale_color_grey...阅读ggplot2图例： ggplot2 legend[5] 带数值型x轴的线图 如果x轴的变量是数值型，我可以可以将它根据自己的需要看做连续值或转换为因子变量。...带误差棒的线图 下面函数为每一个组别计算感兴趣变量的均值和标准差： #+++++++++++++++++++++++++ # Function to calculate the mean and the...手动改变颜色： p + scale_color_brewer(palette="Paired") + theme_minimal() # 绿色 p + scale_color_brewer(palette
几何对象（Geom）：几何对象是图层中的图形元素，用于表示数据的形状、大小、颜色等属性。ggplot2提供了多种几何对象，如点、线、条形、面积等。...映射（Mapping）：映射是将数据变量与图形属性进行关联的过程。例如，将数据的x轴映射到图形的横坐标，将数据的颜色映射到图形的填充颜色。...统计变换（Stat）：统计变换是对数据进行汇总、转换或计算的过程。例如，计算数据的均值、中位数、频率等。ggplot2提供了多种统计变换函数，如summarize、count、bin等。...标度（Scale）：标度用于将数据的取值范围映射到图形属性的取值范围。例如，将数据的数值范围映射到颜色的渐变范围。...集成统计方法：Seaborn提供了方便的函数来集成统计方法，如拟合回归线、绘制置信区间和展示数据的分布。 总的来说，各有各的优点，没有最好的，只有最适合的！
本文将分别使用循环方式 和ezcox进行批量单基因生存分析，以及使用ggplot2 和forestplot绘制单因素生存分析森林图。...三 绘制森林图 对于单因素的结果，经常出现的可视化方式就是绘制森林图 。可以使用经典的forestplot-R包绘制（封装），或者使用ggplot2绘制（自由设置）。...forestplot 查看 或者 R-forestplot包| HR结果绘制森林图 2， ggplot2 方式绘制自由度较高，需要对ggplot2有基本的了解，ggplot2|详解八大基本绘图要素 ggplot...，也可以通过颜色和符号标识出来 （此为示例，并非真实免疫和凋亡基因）。...')+ theme_bw(base_size = 12)+ scale_color_manual(values = c("gray", "steelblue", "red")) #设置颜色
，要求的属性会有些不同，这些属性也可以在几何对象映射时提供，以下语法与上面的aes中是一样的。...等函数，同时像xlab这样的函数实现其中某一方面的功能，但是用起来更加方便 因为这里的数据也有连续和离散之分，所以也要使用不同的函数来实现。...= "point") # 计算各组均值 ?...= "red") # 计算各组均值，最值 ?...#se 表示是否显示平滑曲线的置信区间，默认TRUE显示；level = 0.95 ggplot(mpg, aes(displ, hwy, color = class)) + geom_point(
、形状或大小等图形属性的一个映射，其中还可能包含对数据进行统计变换（如求均值或方差），最后将这个映射绘制在一定的坐标系中就得到了我们需要的图形。...，例如： 2.2.1 拟合曲线 当geom='smooth'时，将会拟合出一条平滑的曲线以及它的置信区间范围： qplot(carat, price,data=data,geom='smooth')..., geom=c('point','smooth')) 若不想绘制置信区间，则可以设置se=FALSE： 而关于拟合曲线的形式，可以通过method参数自行确定，比如我们希望拟合出一条线性曲线，...，下面我们就对ggplot2的语法规则进行探索： 3.1 ggplot2的绘图过程 我们先来看一下ggplot2的绘图过程： 仅根据上面的图，你心中一定很是疑惑，没关系，请你先短暂浏览上面这个过程...，每一个属性都需要由标度x，y来驱动，才能实现从指定数据——指定图层的映射，对应的，colour，shape等参数，也是由标度进行控制，再映射到对应图层上的对应样式颜色的变换，而ggplot2有一个特性
# 根据分组，进行不同的颜色设置 p + geom_point(aes(shape = cyl, color = cyl)) + # color_manual的作用是自定义颜色，而不是采用默认的颜色分组...添加拟合的曲线 geom_smooth()：添加一条平滑的曲线 参数：color：设置颜色 size：线的粗细 linetype:线的类型 fill: 置信区间的颜色填充 method：平滑曲线的绘制方法...“loess：局部加权回归；“lm”：线性回归 se：置信区间 fullrange：是否全部绘制 level：置信区间值，默认为0.95 # 添加线性回归曲线 p + geom_point() + geom_smooth...# 更改颜色设置 p + geom_point(aes(color = cyl, shape=cyl)) + # 曲线的颜色和fill用于区分组 geom_smooth(aes(color =...结束语 我比较喜欢ggplot2的一点是可以将绘图程序写进函数，可以批量绘图，批量下载，至于设置这些东西，能记就记，记不住，用的时候百度。 love&peace
为了制作这幅图，我复制了制作人口线图的代码，而Oliver努力手动清除了我过度绘制的红色线条的边缘（我在ggplot2中调试不出如何自动清除线条）。...然后，在Illustrator中，转换了颜色，增加了标签。 这本书中我最爱的一张图片，显示了泰特美术馆中每位艺术家作品的数量。...我们坚持使用输出时地图的颜色，然后手动编辑水流图的颜色。水流图是利用ggplot2包中的geom_ribbon()功能制作的。 目前为止展示的所有图片都是从数据开始的，最少也有数千行数据。...最后这张图片，我们展示一个小型数据的例子—获得蓝色牌匾的100位伦敦人。手动编辑每个人的数据，每个人的名字包含3个属性：他们活着的年龄、他们创作最重要作品的年龄、他们一生中生活在伦敦的时期。...多亏ggplot2包，我才能利用下面的代码输出上面看上去粗糙的图片。Oliver拿过图片，手指弹了弹，然后在Illustrator变换图片的风格、增加标签。
四种常见的作图系统中，ggplot2包基于一种全面的图形“语法”，提供了一种全新的图形创建方法。这个包极大地扩展了R绘图的范畴，提高了图形的质量。...ggplot2包的使用。...在R中，组通常用分类变量的水平(因子)来定义。分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如形状、颜色、填充、尺寸和线类型的视觉特征的分组变量来完成的。...类似；参数se代表是否绘制置信区间；参数level代表使用的置信区间水平；参数fullrange指定拟合是否覆盖全图或仅仅是数据。...ggplot2中改变图案中特定元素的方法很多，其中，函数theme()能帮助我们调整字体、背景或者颜色等，我们可以将自己定义好的theme保存起来，这样可以使我们的图有鲜明的个人风格（如图15，代码已提供
，进而计算出平均队列等待时间和平均响应时间的相关数据。...两个表格的关联 共同反映策略性能：TABLE 3和TABLE 4从平均队列等待时间和平均响应时间两个不同角度，共同评估了各种负载分布策略在不同任务到达率下的性能表现。...例如， L(P) 策略在低负载时的平均队列等待时间和平均响应时间相对较短，但随着负载增加，其性能下降明显；而 L(LDS_{(0.7)}) 策略在高负载时虽有一定优势，但也存在一些问题，如平均队列等待时间和平均响应时间的振荡...95%置信区间 是一个统计学中的概念，用于估计某个参数（如均值、比例、差值等）的真实值可能落入的区间范围。...计算样本均值：首先，我们计算这1000名成年人的平均身高，假设为170厘米。 计算置信区间：然后，我们使用统计方法（如t分布或正态分布）来计算95%置信区间。
我们可以将 ggplot2 theme传递给 .theme 参数： KMunicate(fit = fit2, time_scale = ts, .theme = ggplot2::theme_minimal...()) 自定义颜色和填充比例 ##通过'.color_scale'和'.fill_scale'定义颜色以及填充 KMunicate( fit = fit2, time_scale = ts,....color_scale = ggplot2::scale_color_brewer(type = "qual", palette = "Set2"), .fill_scale = ggplot2...::scale_fill_brewer(type = "qual", palette = "Set2") ) 我们可以通过 .alpha 参数自定义置信区间的透明度： KMunicate( fit...我们根据代码可以看到需要设置的参数非常少，并且通过‘.xxx'的参数形式还可以和ggplot2包进行交互，让绘图更加的个性化，值得大家收藏哟！
主要内容： 准备数据 基本点图 在点图上添加摘要统计信息 添加平均值和中位数 带有盒子图和小提琴图的点图 添加平均值和标准差 按组更改点图颜色 更改图例位置 更改图例中项目的顺序 具有多个组的点图...，然后修改点的大小，然后翻转X，Y轴 library(ggplot2) # Basic dot plot p均值和标准差，使用函数mean_sdl。 mean_sdl计算平均值加上或减去常数乘以标准差。在下面的R代码中，使用参数mult（mult = 1）指定常量。...第七步：按组更改点图颜色，在下面的R代码中，点图的填充颜色由剂量水平自动控制： # Use single fill color ggplot(ToothGrowth, aes(x=dose, y=len...也可以使用以下功能手动更改点图颜色： scale_fill_manual（）：使用自定义颜色 scale_fill_brewer（）：使用RColorBrewer包中的调色板 scale_fill_grey
本文内容翻译并编辑自 Bayesian Survival Analysis in A Song of Ice and Fire，by Erin Pierce and Ben Kahle....图1：lambda的分布比较紧密(在0.27附近)，K的分布比较宽松。 接下来，本文通过生存曲线分析人物的生存情况。为与生存曲线相联系，计算k和lambda的均值以及90%的置信区间。...进一步，绘制原始数据和基于后验均值的生存曲线以及置信区间。 个人分析：雪诺( Jon Snow ) 采用贝叶斯生存分析方法可以预测个性化人物(例如雪诺)的生存情况。...即使Jon可以顺利活过第5本书，他在接下来的两本书中存活的概率将降到0.3到0.51。 ? 图2：置信区间紧紧围绕在真实数据周围，均值为合理预测。 值得注意的的是Jon并非守夜人的普通一员。...另外，皇后瑟曦( Cersei )和可怜的弥赛拉( Myrcella )也十分令人着迷。为了得到生存曲线的准确区间估计，我们将贵族女子和平民女子的数据加以综合。 ? 图9：各组置信区间都比较宽松。
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