ggplot2中带阴影置信区间的平均线图
ggplot2是一个用于数据可视化的R语言包。它提供了一套灵活且强大的工具，可以创建各种类型的图表，包括带阴影置信区间的平均线图。
带阴影置信区间的平均线图是一种常用的统计图表，用于展示数据的平均值以及其置信区间。置信区间表示了对平均值的估计的不确定性范围。通过在平均线的上下方添加阴影，可以直观地展示这个范围。
在ggplot2中，可以使用geom_ribbon函数来创建带阴影置信区间的平均线图。该函数需要指定数据集、x轴变量、y轴变量以及置信区间的上下界。下面是一个示例代码：
library(ggplot2)
# 创建示例数据集
data <- data.frame(
x = c(1, 2, 3, 4, 5),
y = c(2, 4, 6, 8, 10),
lower = c(1.5, 3.5, 5.5, 7.5, 9.5),
upper = c(2.5, 4.5, 6.5, 8.5, 10.5)
)
# 创建带阴影置信区间的平均线图
ggplot(data, aes(x = x, y = y)) +
geom_ribbon(aes(ymin = lower, ymax = upper), fill = "gray", alpha = 0.5) +
geom_line() +
geom_point() +
labs(x = "X轴", y = "Y轴", title = "带阴影置信区间的平均线图")在这个示例中，数据集包含了x轴变量、y轴变量以及置信区间的上下界。使用geom_ribbon函数创建阴影区域，并使用fill参数指定阴影的颜色，alpha参数指定阴影的透明度。然后使用geom_line和geom_point函数分别添加平均线和数据点。最后使用labs函数设置图表的标题和轴标签。
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请注意，以上链接仅供参考，具体的产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。
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2回答
我想要对生存估计的置信区间的阴影。现在我有了黑线。
library(survival)
library(ggplot2)
library(GGally)
data(lung)
sf.sex <- survfit(Surv(time, status) ~ sex, data = lung)
pl.sex <- ggsurv(sf.sex, CI = TRUE)
pl.sex
浏览 3提问于2015-11-23得票数 4
回答已采纳
通过coord_cartesian限制x范围会使stat_smooth创建的置信区间消失。
我注意到在R4.1.0中会发生这种情况，但在R4.0.2中则不会。我使用的ggplot2版本是3.3.5。
第一个图以阴影的形式显示了置信区间。第二个图应该在指定的范围内显示相同的置信区间。但是在R4.1.0中，阴影消失了。有没有人体验过？
library(ggplot2)
mtcars %>%
ggplot(aes(x = wt, y = mpg)) +
geom_point() +
stat_smooth()
mtcars %>%
ggplot(aes(x = wt,
浏览 1提问于2021-07-30得票数 5
我有一个文件，其中包含从a到k的多个变量的时间序列数据。
我想创建一个曲线图，绘制一段时间内变量a到k的平均值，在平均值的上下添加一个平滑区域，表示每天的最大和最小变化。
类似于置信区间，但是是平滑的版本。
下面是数据集：
这是我到目前为止拥有的代码：
library(ggplot2)
library(reshape2)
meltdf <- melt(df,id="Year")
ggplot(meltdf,aes(x=Year,y=value,colour=variable,group=variable)) + geom_line()
浏览 3提问于2012-11-12得票数 11
我想将中值样条和相应的置信区间带添加到ggplot2散点图中。我使用的是，更具体地说是rqss函数(加法分位数回归平滑)。
在ggplot2中，我可以添加中间样条，但不能添加置信区间带：
fig = ggplot(dd, aes(y = MeanEst, x = N, colour = factor(polarization)))
fig + stat_quantile(quantiles=0.5, formula = y ~ qss(x), method = "rqss") +
geom_point()
quantreg-package附带了自己的绘图函数：pl
浏览 3提问于2016-02-02得票数 5
回答已采纳
我有这个： workday <- data.frame(Measure = c("A", "A", "A"),
Session = c("Welcome", "Class 1", "Lunch Talk"),
Mean = c(7.10, 8.90, 4.47),
Ci95 = c(0.40, 0.56, 0.33)) 我需要从dwplot包中创建一个类似于
浏览 24提问于2020-10-09得票数 0
回答已采纳
我想使用ggplot2或R中的任何其他方法为折线图创建垂直带区。
date <- seq.Date(from = as.Date("2015/01/01"), to = as.Date("2018/01/01"), by = 1)
data <- runif(1097)
df <- data.frame(cbind(date,data))
df$date <- as.Date(df$date)
datebreaks <- seq(as.Date("2015/01/0
浏览 3提问于2021-01-07得票数 1
在R中，使用ggplot2包，我有以下两行代码：
ggplot(data, aes(x = x, y = Pinera)) +
geom_point(shape = 1) +
geom_smooth(method = loess, se = TRUE)
ggplot(data, aes(x = x, y = Pinera, weight = pesos)) +
geom_point(shape = 1) +
geom_smooth(method = loess, se = TRUE)
第一个从我的数据中给出了一条未加权的平滑曲线，带有阴影的置信区间，但
浏览 0提问于2017-04-17得票数 2
3回答
以下是我的示例数据：
set.seed(1234)
myd <- data.frame (SN = 1:100, myv = round (rnorm(100, 5, 5), 2))
boxplot(myd$myv, col = "lightgreen")
我想突出显示箱线图中落在4.5到8.2之间的置信区间内的部分。此外，我还希望显示未落入置信区间(> 8.2且小于4.5)的数据点。输出将如下所示：
我只需要实现这个目标。欢迎使用ggplot2或其他软件包解决方案。
浏览 1提问于2013-01-08得票数 4
回答已采纳
我试图用ggplot2绘制一些数据的“置信区间”，该区间通过阴影区域表示。我很难把geom_ribbon()和stat_ecdf()结合起来，以达到我想要的效果。
考虑以下示例数据：
set.seed(1)
dat <- data.frame(variable = rlnorm(100) + 2)
dat <- transform(dat, lower = variable - 2, upper = variable + 2)
> head(dat)
variable lower upper
1 2.534484 0.5344838 4.534484
2
浏览 4提问于2013-11-29得票数 7
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1回答
我知道有一种方法可以用方框图来绘制密度图，如下所示:基本上，在这幅图中，使用了中位数和四分位数。
然而，我无法找到如何表示每个密度图的均值&置信区间。我想知道是否有一种方法可以在x轴上绘制“均值和置信区间”线(而不是基于ggplot2的带中值和四分位数的方框图)。
我试图使用geom_errorbarh，但未能生成我想要看到的内容。
这是在sum_stat中保存的平均置信区间和95%置信区间计算的R码。
library(ggplot2)
library(ggridges)
library(grid)
library(reshape2)
library(ggstance)
li
浏览 1提问于2020-01-27得票数 4
回答已采纳
我正在用ggplot2使用stat_smooth函数绘制一条线性回归线。
如预期的那样，函数将计算预测值、置信区间和标准错误，如在“帮助”页中所写。
y:预测值
伊明:均值附近的低点置信区间
ymax:均值附近的上点置信区间
标准误差
绘制95%置信区间的默认方法类似于geom_ribbon的输出。
我想把ymin和ymax画成线，没有阴影的灰色区域。
有什么方法可以直接在函数中实现吗？我必须直接访问这些值吗？
编辑：是一个圆点图，回归线的目标是简单地可视化一个趋势。因此，我没有lm对象。当然，我可以绘制回归对象的输出，但我想知道是否可以充分利用非常方便的stat_sm
浏览 1提问于2017-05-04得票数 0
1回答
我正在尝试使用Seaborn来可视化箱线图，其中添加了mean和该mean的95%置信区间。我可以画出平均值，但不知道如何从那里开始获得置信区间。 这是我目前所拥有的： ax = sns.boxplot(x="Player type", y="Attitude", data=df, palette="Blues_d", medianprops={'color':'white'}, showmeans=True, meanprops={"marker":"s","marker
浏览 85提问于2021-03-26得票数 1
我有一些从模型中收集的数据。我想绘制一段时间内人口的大小。我有每个时间步的种群大小，并有100个重复。我想画出每个时间步的平均人口大小，以及95%的置信区间(如果可能的话，作为阴影)。
我以前没有用过ggplot。到目前为止，我一直在使用R中的普通(基础)图。但我想看看ggplot会是什么样子。
这是我到目前为止所知道的：
ggplot(data=model1, aes(x=steps., y= pop-size, col='blue')) +
geom_line()
这绘制了所有的点，看起来很好，但我不知道如何绘制平均值和添加置信区间。
浏览 1提问于2015-09-19得票数 11
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1回答
在下面的中，我们创建了一些虚拟数据。然后将其转换为ggplot2可以理解的格式，并生成一个简单的图表，显示var随时间的变化。
test_data <-
data.frame(
var0 = 100 + c(0, cumsum(runif(49, -20, 20))),
var1 = 150 + c(0, cumsum(runif(49, -10, 10))),
var2 = 120 + c(0, cumsum(runif(49, -5, 10))),
date = seq(as.Date("2002-01-01"), by="
浏览 2提问于2017-08-16得票数 1
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1回答
嗨，我有以下格式的数据帧。
为了简单起见，我显示的数据被归类为年份，但它有季度数据。我想做一个线图，以最小最大值为阴影，平均为线图。我尝试了不同的方法来实现它，但是我无法在我需要的输出中得到它，如下所示。
作为一种选择，一个平均的盒子情节，最小和最大也将工作。
数据格式
输出需要
浏览 2提问于2017-04-13得票数 5
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1回答
是否有一种方法仅用海运线图(或另一种海运方法)绘制置信区间？例如，我使用了海运线图来生成这个图：
要生成这个图表，我只需要：
sns.lineplot(data=df, ax=x, x='day_of_week', y='y_variable', color='lightgrey'
由于我有很多数据点，每周的一天，即“星期一”，“星期二”等，我只是想使用默认的95% CI。有没有一种方法可以在中间不画更暗的线来画CI (我认为这是平均的)？
浏览 0提问于2021-05-17得票数 2
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1回答
我的数据是这样的。
Serial No. Control Treatment Total Status Type
1 2 4 6 social high
2 3 5 8 social low
3 7 8 15 solitary high
4 8 2 10 solitary l
浏览 0提问于2016-03-15得票数 0
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我在试着展示两组的数据。我使用ggplot2包来绘制数据，并使用stat_summary()获得数据图中的点估计(平均值)和90% CI。我想要的是均值和置信区间被构造到代表数据分布的点的右边。目前，stat_summary()将简单地将平均值和CI强加于发行版的顶部。
下面是我正在处理的数据示例：
set.seed(9909)
Subjects <- 1:100
values <- c(rnorm(n = 50, mean = 30, sd = 5), rnorm(n = 50, mean = 35, sd = 8))
data <- cbind(Subjects, val
浏览 1提问于2016-12-23得票数 5
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线图就是这样给出的-
现在，我有一个dataframe，它有作为列的均值和置信区间。我想把置信区间加为线周围的阴影区域。
我试着用多边形来增加置信区间，但它给了我不同的线，包括曲线和阴影区域的置信区间。
同样的代码如下-
plot(row.names(df),df$`Point Forecast`,xlab='30 days of forecast',ylab='Cases',type='l',lwd=2,col='blue')
polygon(x=row.names(df),y=df$`Hi 95`,col=rgb(0.5,0
浏览 2提问于2020-09-14得票数 0
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1回答
我有一个箱线图，根据我主管的建议，我必须在图例中指出平均值、异常值和中位数，如下图所示：
如何使用ggplot2完成此操作
library(ggplot2)
A <- 1:20
DF <- data.frame(A)
ggplot(data = DF) +
geom_boxplot(aes(x = "", y = A))
浏览 5提问于2018-01-23得票数 0
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1回答
我使用geom_smooth函数绘制一系列点的loess估计以及置信区间。
现在，我需要更改计算置信度边界的方法(即，我需要更改模糊带的形状)。在geom_smooth中有什么方法可以做到这一点吗
或者，我如何用ggplot2来模拟它呢？我怎么会有这样一条模糊的带子？
浏览 0提问于2016-05-23得票数 0
2回答
我有如下所示的数据：
A B C
8 5 2
9 3 1
1 2 3
3 1 2
4 3 1
我需要使用ggplot2绘制每个参数的平均值以及置信区间。我还想从数据本身推导出置信区间(例如，但是，使用stat_summary(fun.data = mean_cl)时，我不确定如何从这种格式绘制数据的平均值。
我尝试了以下代码，但它不能运行。我不确定需要在第2行的y中添加什么。
pd <- position_dodge(0.78)
ggplot(dat, y = c(dat$A,dat$B,dat$C) + ylim(0,10) + theme_bw()) +
浏览 6提问于2016-12-08得票数 0
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1回答
我试图在R中生成显示平均值的95%置信区间的箱图，但我找不到任何方法来显示此统计数据。我通常使用ggplot2在R中进行数据可视化，但如果需要，我也愿意使用其他包。有没有人对如何做到这一点有什么建议？谢谢。
浏览 0提问于2016-11-03得票数 2
有人指出，ggplot2是一种有效的数据可视化工具，它非常有用，但我正试图完全理解我所做的事情，而且我在寻找合适的资源来告诉我一些困难。
library(ggplot2)
bone <- read.csv('/Users/kylehammerberg/Desktop/ML Extra Credit/spnbmd.csv')
### Generate scatter plot of data
ggplot(bone) + aes(age, spnbmd, color=sex) + geom_point()
### Fit splines to both male
浏览 2提问于2021-03-29得票数 0
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我已经使用ggplot2创建了一个盒子图：
library(ggplot2)
dat <- data.frame(study = c(rep('a',50),rep('b',50)),
FPKM = c(rnorm(1:50),rnorm(1:50)))
ggplot(dat, aes(x = study, y = FPKM)) + geom_boxplot()
箱线图将中位数显示为横跨每个框的水平线。
如何在表示该组平均值的框中添加一条虚线？
谢谢!
浏览 1提问于2016-10-19得票数 10
回答已采纳
我一直致力于在ggplot2中生成一些零散点，并发现我的geom_smooth se阴影(与stat_smooth相同的问题)不会扩展我的全部情节(见图图)，这让我发疯了。
从代码中可以看出，我使用了"fullrange = TRUE“，它确实扩展了行本身(以及我的另一条fit行上的se阴影)，但是无论出于什么原因，我的一条fit行上的阴影都会受到限制。
这似乎是一个与情节的上界相冲突的问题。如果我将范围扩展到线到达正确边界的点，阴影就会继续，没有问题，但是这样做不是一个选项，因为我必须将x和y轴范围加倍，这就压缩了我的数据。
有没有人知道如何使阴影一直延伸到上轴线的边界？
浏览 2提问于2016-02-11得票数 7
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1回答
如何绘制不同训练样本的置信区间
、、、、
我正在与训练集的不同部门一起进行跑步训练。我得到的图(使用wandb)很好，但在我看来信息量不是很大，方差也很大。 ? 有没有一种方法可以画出曲线图的平均值，然后围绕它的置信区间？类似于下面的图片。或者，有没有一种方法可以在训练期间绘制方差？ ?
浏览 22提问于2021-09-01得票数 1
我不确定这个问题是在这里还是在交叉验证时更合适。我希望我做出了正确的选择。
考虑一下这个例子：
library(dplyr)
setosa <- iris %>% filter(Species == "setosa") %>% select(Sepal.Length, Sepal.Width, Species)
library(ggplot2)
ggplot(data = setosa, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width)) +
geom_point() +
geom_smooth(method ="lm
浏览 2提问于2016-08-23得票数 1
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这是我的例子。
library(ggplot2)
my_df <- data.frame(x = c(1,2,3), y = c(4,5,6), y_min = c(1,1,2),
y_max = c(7,8,8))
ggplot(data = my_df)+
geom_line(aes(x = x, y = y, color = "blue"))+
geom_ribbon(aes(ymin =y_min, ymax =y_max, x= x), fill = "grey70")
我想要取回一
浏览 3提问于2022-01-27得票数 1
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1回答
对于每一个物种"x“和"y”的平均值，我必须使用"ci_min“和”ci_max“的置信区间来跟踪数据。
data <- data.frame("sp" = c("x","y"), count = c(-4.011, 2.45), "ci_min" = c(-4.2,1.68), "ci_max" = c(-4.01, 3.28))
library(ggplot2)
ggplot(data, aes(x = sp, y = counts, fill = sp)) +
stat
浏览 0提问于2019-01-11得票数 1
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我正在使用sitar软件包将SITAR (生长曲线分析的形式，模拟生长的生物学)拟合到身高数据。我使用该模型绘制了平均生长曲线、平均速度曲线和峰值速度时的平均年龄的曲线图。 library(sitar)
data <- na.omit(berkeley[berkeley$sex == 2 & berkeley$age >= 8 &
berkeley$age <= 18, c('id', 'age', 'height')])
sitar_model <- sitar(x = age, y = heig
浏览 55提问于2019-05-09得票数 0
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1回答
我已经运行了莫兰的I分析，寻找空间关系之间的特征。利用ncf R软件包中的correlog函数进行分析，并利用遗传数据生成的前3个主成分进行分析。分析结果如下所示。
distance=c(2.806063,8.208133,14.03604,19.03151,24.44091, 2.806063, 8.208133,14.03604,19.03151,24.44091,2.806063,8.208133,14.03604,19.03151,24.44091 )
correlation=c(-0.006933,0.029481,-0.071406,0.038319,-0.049990,
浏览 1提问于2014-11-20得票数 0
回答已采纳
我有几个因素的数据。我运行了一个带有均值和置信区间的自举模型。我想绘制两个数据点以及模型结果均值和置信区间。我怎样才能做到这一点呢？
yval <- c(0.10,0.12,0.50,0.13,0.20,0.15,0.68,0.71,0.90,0.10,0.11,0.12,0.14,0.15,0.16,0.20,0.14,0.15,0.66,0.222)
type <- c("A","S","A","S","A","S","A","S","A
浏览 8提问于2019-07-23得票数 0
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2回答
我有一些缓慢增长的时间序列，但在很短的时间内，它们是非常波动的。例如，时间序列可能如下所示：
[10 + np.random.rand() for i in range(100)] + [12 + np.random.rand() for i in range(100)] + [14 + np.random.rand() for i in range(100)]
我想把时间序列的重点放在总的趋势上，而不是放在小的波浪上。有没有一种方法来绘制一段时间内的平均值，周围有一条指示波形的条纹(条纹应该代表置信区间，数据点可能在那个时刻)？
一个简单的图将如下所示：
我想要的带有置信区间的曲
浏览 0提问于2018-05-04得票数 15
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我有一个有正值点的直线图，还有一些带负值点的直线图(我在绘制优势比)。我想使y=0网格线看起来更暗或更大胆，以使视觉效果更加明显。我怎样才能用ggplot2做到这一点呢？
作为对此的扩展，我还想问一问:是否有办法使特定的网格线更暗或更大胆(例如，y=5或垂直网格线x=-2)？
浏览 2提问于2013-10-03得票数 3
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我有100个大小为1x2000的numpy数组(例如np.array([1, 2, 3, ....])。我试图用相应的第5和第95置信区间( CIs )绘制所有numpy数组的平均线，其中CIs是阴影的。我一直在尝试通过matplotlib和plotly来完成这个任务，但是无法让它发挥作用。我该怎么做？
数据排列如下：
data =
[0.5, 0.6, 0.9, ...]
[0.17, 0.41, 0.65, ...]
[0.54, 0.29, 0.64, 0.21, ...]
另外，如果每个numpy数组的大小略有不同，我可能只需将所有数据切成最短的长度来计算平均值(例如，data_a
浏览 7提问于2022-10-16得票数 0
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我有一个带置信区间的geom_smooth图。在那个情节里，我增加了第二行。就像这样：
library(ggplot2)
ggplot() +
# smooth with confidence interval
geom_smooth(data = mtcars, aes(disp, hp)) +
# secondary line
geom_line(aes(x = c(90, 110, 120, 180, 220, 240),
y = c(100, 120, 130, 150, 160, 170)),
color =
浏览 1提问于2018-06-12得票数 1
回答已采纳
我使用R。我在15个时间点上有25个变量，每个时间点每个变量有3个或更多的重复。我已经将其melt到一个data.frame中，我可以使用(以及其他)data.frame的facet_wrap()命令对其进行愉快的绘图。我的融合后的数据框架名为lis；下面是它的头和尾，因此您可以了解一下数据：
> head(lis)
time variable value
1 10 SELL 8.170468
2 10 SELL 8.215892
3 10 SELL 8.214246
4 15 SELL 8.910654
5 15 S
浏览 0提问于2010-06-05得票数 10
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2回答
在附图中，我正在绘制每个预测点的实际与预测值以及置信区间。黑星代表所有预测点的平均值。我可以用什么公式来组合所有预测数据点的置信区间，从而得到平均值的置信区间？此外，请假定平均数可以是加权平均数。
我用的是蟒蛇，矮子。
📷
浏览 0提问于2016-12-25得票数 4
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1回答
嗨，我用MatchIt包装中的遗传匹配方法匹配了治疗组和对照组的个体样本。结果变量是每个月的平均支出。现在，我试图生成一个线图来演示治疗组和控制组的平均月支出模式。我想添加阴影区域，以显示这些线的引导置信区间。我遇到的主要问题包括：
1.成对引导
对匹配样本的引导重采样应该基于每个匹配的对，而不是每个个体。谢天谢地，我从那里得到了解决方案。代码将在示例中提供。
2.绘制引导置信区间
我不知道如何在图上画出自举置信区间。
在这里，我举一个例子：
library(dplyr)
library(tidyr)
library(ggplot2)
ID <- c("A", "
浏览 5提问于2022-09-08得票数 0
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1回答
我想在Matlab，enter image description here中绘制一些向量的密度图(概率概念中的一些实现)以及它们的置信区间，就像我所附的图一样。灰色阴影是数据，虚线是置信区间。有什么建议吗？非常感谢。
浏览 3提问于2019-06-19得票数 0
我正在尝试使用python中的bootstrap方法来计算平均值的置信区间。假设我有一个包含100个条目的向量a，我的目标是使用bootstrap计算这100个值的平均值及其95%的置信区间。到目前为止，我已经使用np.random.choice函数从我的向量中重新采样了1000次。然后，对于每个包含100个条目的bootstrap向量，我计算了平均值。所以现在我有1000个bootstrap平均值和来自我的初始向量的单个样本平均值，但我不确定如何继续。我如何使用这些平均值来找到初始向量平均值的置信区间？我是python的新手，这是我第一次接触bootstrap方法，所以如果有任何帮助，我将不
浏览 1提问于2016-11-08得票数 8
回答已采纳
2回答
我有纵向重复测量的个人超过4个时间点。通过混合模型分析，以时间作为固定效应和随机斜率，在每个时间点估计平均值以及95%置信区间。现在，我想用CIs绘制一个带有时间点(x)和结果变量(y)平均值的直线图。我可以用例如ggplot来绘制我从lsmeans得到的结果吗？或者有另一种聪明的方法来策划这个？
我从lsmeans获得的结果，以及我想要绘制的结果( lower.CL，upperCL，随时间的推移)是：
$lsmeans
time lsmean SE df lower.CL upper.CL
0 21.967213 0.5374422 60 20.892169 23
浏览 0提问于2017-04-13得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一个显示多个盒子的盒子图。我想把每个盒子的平均值用一条线连接起来。默认情况下，箱线图不显示平均值，而中间线仅表示中位数。我试过了
ggplot(data, aes(x=xData, y=yData, group=g))
+ geom_boxplot()
+ stat_summary(fun.y=mean, geom="line")
这不起作用。
足够有趣的是，正在做
stat_summary(fun.y=mean, geom="point")
在每个框中绘制中点。为什么"line“行不通呢？
类似这样的东西，但是使用了ggplo
浏览 1提问于2010-10-22得票数 24
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在使用黄土平滑时，我在理解ggplot2中如何计算置信区间时遇到了一些问题。从其他一些线索来看，我的理解是ggplot2使用基于回归标准误差计算的t间隔，即使用实际数据点和黄土线之间的距离。但我认为，基于ggplot2产生的置信区间，我一定是错了。以下是示例代码(在本例中实际上是qplot，但我认为结果应该是相同的)： qplot(Year, Purposivism, data=fig1.dat, geom=c('point', 'smooth'), level=0.99, span=0.5, method='loess', ylab="
浏览 19提问于2019-09-22得票数 3
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我正在使用以下软件包计算随机森林的置信区间：http://contrib.scikit-learn.org/forest-confidence-interval/auto_例子/情节_Mpg.html#sphx-glr-自动-示例-图-mpg-py
我想画出平均MPG和相关的置信区间。我可以计算平均MPG，但如何计算相关的置信区间？
浏览 0提问于2016-10-16得票数 1
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我正在用geom_smooth()绘制一年内的温度值。我有每天的最小、最大和平均温度，我想把平均值显示为一条线，然后像你一样显示一个置信区间。有一个关于se = T的geom_smooth()参数，我想知道如何提供变量作为“置信区间”。我知道你可以用geom_errorbar()的方框图来做这件事，我也希望有一个类似的版本。
我希望我的图看起来像这样的结果，但使用最大值和最小值来显示置信区间。
mean <- runif(365, min = 10, max = 25)
max <- runif(365, min = 26, max = 35)
min <- runif(36
浏览 7提问于2022-06-09得票数 1
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在寻找解决方案和摆弄之后，我正在寻求帮助，试图在箱线图上显示加权平均值(我也曾尝试将其交叉发布到ggplot2邮件列表中)。
下面我提供一个玩具示例。
#data
value <- c(5, 7, 8, 6, 7, 9, 10, 6, 7, 10)
category <- c("one", "one", "one", "two", "two", "two",
"three", "three", "three",
浏览 0提问于2013-04-25得票数 3
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我有一个基于模拟迭代生成的值的数据(例如，100)，我试图将均值/中位数、第一和第三个四分位数在100次迭代中的变化可视化为盒子图中周围的阴影置信区间。我很难在箱线图中找到模拟/迭代的示例工作表示，我想知道是否有人有一些方向。感谢您的建议。下面的图片是我试图实现的示例输出示例。 import random
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import itertools
def generate_dataframe():
# Create a pandas dataf
浏览 15提问于2019-04-01得票数 0
我有一个散点图，我想知道怎样才能找到置信区间线上和下面的基因？
编辑：可复制示例：
library(ggplot2)
#dummy data
df <- mtcars[,c("mpg","cyl")]
#plot
ggplot(df,aes(mpg,cyl)) +
geom_point() +
geom_smooth()
浏览 7提问于2015-10-12得票数 5
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