Wskazówki Dotyczące Naprawiania Dodawania Słupków Błędów, Które Pomogą W Wykresach

Twój komputer działa wolno? Nie czekaj dłużej, aby go uratować. Pobierz nasze narzędzie do naprawy systemu Windows i wróć na właściwe tory za pomocą kilku kliknięć!

Oto zwykle kilka prostych sposobów, które bez wysiłku pomagają rozwiązać problem z dodawaniem słupków błędów dla wykresów w r.Słupki błędów można ewentualnie dodać do wykresów, które mają arrows(), a grot strzałki może być stale zmieniany. Możesz dodać pionowe tak szerokie paski błędów do dowolnego typu dokumentu. Po prostu daj x i y po prostu harmonijne i cokolwiek używasz, aby pozytywnie uzyskać swój błąd (np. wydanie standardowe, błąd wymagań).

Naprawdę można zmienić kategorie błędów klubów nocnych za pomocą podobnej wydajności geom_crossbar(): geom_linerange(), a zatem geom_pointrange() . Funkcje te działają w ten sam sposób, w jaki działają najbardziej popularne funkcje geom_errorbar().

Trzy różne typy wartości są w wielu przypadkach używane do słupków błędów, być może nawet bez konieczności określania, który z nich jest używany. Ważne jest, aby zbadać sposób ich obliczania, ponieważ firmy dają bardzo różne wyniki (patrz powyżej). Obliczmy je na rzeczywistym uproszczonym wektorze:

†’ różnica standardowa (SD). wiki

Pokazuje propagację zmiennych. Obliczono jednorazowo kwadratowe serce wszystkich wariancji:

†’ Błąd standardowy (SE).Wiki

Jest to, powiedziałbym, standardowe odchylenie próbkowania rozkładu wektora. Obliczane jako część odchylenia standardowego podzielona przez pierwiastek brzegowy wielkości próby. Ze względu na sam projekt jest mały niż SD. Przy bardzo dużej wielkości próbki SE ma tendencję do upewniania się, że zero.

— Przedział ufności (CI). wiki

Ten ruch jest zdefiniowany jako możliwość, że cena spadnie właśnie w tym zakresie. Zatem t * SE może zostać obliczone. gdzie t to korzyści z dystrybucji Studenta dla większości podanej alfa. Wartość jest zwykle zaokrąglana do 1. (wartość dziewięćdziesiąt sześć dla rozmiaru painsonga). Jeśli jednak konkretna wielkość próbki jest naprawdę duża, a nawet gratisów nie jest popularna, większość sztucznej inteligencji najlepiej jest wypracować przy użyciu metody bootstrap.

Po tym ograniczonym wstępie dowiesz się, jak dokładnie obliczyć te 3 wartości dla każdej ze stron w zestawie danych, a tym samym wykorzystać je jako słupki błędów dla rzeczywistego histogramu. Jak widać, kłótnie mogą mieć duży wpływ na twoje decyzje.

Jak dodać słupki błędów do mojej serii?

Na wykresie mieszkań wybierz markę danych dodatnich, dla której chcesz użyć słupków błędów.Kliknij przycisk Elementy wykresu.Kliknij strzałkę ogólną obok — Pasek błędu, a następnie wybierz typ, którego chcą kupujący. Gotowy!

Ten artykuł jest porównaniem histogramów ggplot2, pokazującym podstawowy dostęp do geom_barplot(). Zobacz szczegóły histogramu:

, aby uzyskać więcej informacji.

  • Jak zmienić internetowy wykres słupkowy biznesu
  • Jak wykorzystać zmienną grubość firmy?
  • A co z paskami błędów?
  • Wykresy z okrągłymi sztangami
  • Jak wypożyczyć słupki błędów na wykresie pudełkowym w poprzek R?

    Dodawanie słupków błędów (wąsów) zawierających stat_boxplot Standardowy wykres pudełkowy powiązany z ggplot nie dodaje błędów lokalnych produktów sceny barowej, ale można je dodać za pomocą stat_boxplot, ustawiając geom na “errorbar”. Zauważ, że możesz zmieniać szerokość z szerokością.

    Paski błędów podają pewną ogólną informację o niezawodności danego pomiaru, a co więcej, odległość między zaimplementowaną (bezbłędną) wartością a raportowaną wartością wartość. Jeśli wartość wyświetlana na wykresie słupkowym grupy jest wynikiem liczby (na przykład środek serii punktów badania), możesz wpisać Bezpośrednio wyświetlaj słupki nieprawidłowego działania.

    Aby dokładnie utworzyć taki wykres, musisz przede wszystkim zrozumieć, jak utworzyć standardowy wykres słupkowy R. Wtedy wszystko, co musisz zrobić, to dodać dodatkowy komponent za pomocą funkcji geom_errorbar(). I

  • ymin ymax: w zdrowym stanie dolny współczynnik lub nasz własny domowy pasek błędów na górze
  • x: pozycja X
  • Zalecane

    Czy Twój komputer działa wolno? Masz problemy z uruchomieniem systemu Windows? Nie rozpaczaj! Reimage to rozwiązanie dla Ciebie. To potężne i łatwe w użyciu narzędzie będzie diagnozować i naprawiać komputer, zwiększając wydajność systemu, optymalizując pamięć i poprawiając bezpieczeństwo procesu. Więc nie czekaj — pobierz Reimage już dziś!

  • 1. Pobierz Reimage
  • 2. Postępuj zgodnie z instrukcjami wyświetlanymi na ekranie, aby uruchomić skanowanie
  • 3. Uruchom ponownie komputer i poczekaj, aż zakończy skanowanie, a następnie ponownie postępuj zgodnie z instrukcjami wyświetlanymi na ekranie, aby usunąć wszelkie wirusy znalezione podczas skanowania komputera za pomocą Reimage

  • Uwaga. Oczywiście niższe i n . granice słupków błędów należy obliczyć przed utworzeniem głównego wykresu i są one dostępne w kolumnie danych wejściowych.

    #Pobierz#ggplot2Biblioteka (ggplot2)Utwórz dane poplecznikaDane <- data.frame( nazwa=litery[1:5], wartość=wzór(sekwencja(4,15),5),sd=c(1,0.2,3,2,4))# Prosty pasek błędówggplot(dane) + geom_bar( aes(x=nazwa, y=wartość), stat="identity", fill="skyblue", alpha=0.7) + aes(x=name, geom_errorbar(ymin=value-sd, ymax=value+sd), width=0.4, color="orange", alpha=0.9, size=1.Load 3)< /kod>
    #ggplot2Biblioteka (ggplot2)# Utwórz fikcyjne daneDane <- data.frame( nazwa=litery[1:5], wartość=wzór(sekwencja(4,15),5),sd=c(1,0.2,3,2,4))#+Prostokątggplot(dane) geom_bar( aes(x=nazwa, y=wartość), stat="identity", fill="skyblue", alpha=0.5) + geom_crossbar( aes(x=nazwa, ymin=wartość-sd, y=wartość, ymax=wartość+sd), szerokość=0,4, color="pomarańczowy", alfa=0,9, rozmiar=1,3)#ciągggplot(dane) + geom_bar( aes(x=nazwa, stat="tożsamość", y=wartość), fill="skyblue", alpha=0.5) + geom_linerange( ymin=wartość-sd, aes(x=nazwa, ymax=wartość+sd), color="pomarańczowy", alfa=0,9, rozmiar=1,3)# punkt liniiggplot(dane) + + geom_bar( aes(x=nazwa, y=wartość), stat="identity", fill="skyblue", alpha=0.5) + geom_pointrange( aes(x=nazwa, ymin=wartość-sd, y=wartość, ymax=wartość+sd), color="pomarańczowy", alfa=0,9, rozmiar=1,3)# poziomoggplot(dane) + Geom_bar( aes(x=nazwa, y=wartość), stat="identity", fill="skyblue", alpha=0.+ 5) geom_errorbar( aes(x=nazwa, ymin=wartość-sd, ymax=wartość+sd), szerokość=0,4, color="pomarańczowy", alfa=0,9, rozmiar=1,3) +Coord_flip()
    vec=c(1,3,5,9,38,7,2,4,9,19,19)
    # Pobierz ggplot2Biblioteka (ggplot2)Biblioteka (dplyr)#danedane <- oko %>% wybierz(Gatunek, Długość działki) # Oblicz średnią, odchylenie podstawowe, odchylenie standardowe i przedział chłodzeniamy_sum <- dane %>% group_by(views) %>% Podsumuj ( n=n(),średnia=średnia(Spal.Długość), sd=sd(Sepal.Długość)) %>% Wycisz ( se=sd/sqrt(n)) %>% Mutacja( ic=se * qt((1-0,05)/2 + .5, n-1)# odchylenie standardoweggplot(my_sum) + geom_bar( aes(x=gatunek, y=średnia), fill="forestgreen", stat="identity", alpha=0.5) + geom_errorbar( aes(x=Species, ymin=mean-sd, width=0 ymax=mean+sd),.4, color="orange", alpha=0.9, size=1,5) + ggtitle("odchylenie standardowe")# Domyślne +Błędyggplot(my_sum) geom_bar( aes(x=Gatunek, y=średnia), stat="identity", fill="forestgreen", alpha=0.5) + geom_errorbar( aes(x=Gatunek, ymax=średnia+se), ymin=średnia-se, szerokość=0.4, color="pomarańczowy", alpha=0.9, size=1,5) +< /a> ggtitle("Korzystanie z trywialnego błędu")zaufanie#interwałggplot(my_sum) + geom_bar( aes(x=gatunek, y=średnia), stat="identity", fill="forestgreen", alpha=0.5) + geom_errorbar( aes(x=Gatunek, ymin=średnia-ic, ymax=średnia+ic), szerokość=0,4, color="pomarańczowy", alpha=0,9, rozmiar=1,5) +< /a> ggtitle("z przedziałem własnej wartości")

    dodawanie wycinków błędów do wykresów w r

    Można dodawać słupki błędów również w większości z dolną częścią R, ale wymaga to większego wysiłku. W każdym razie wszystko zależy od funkcji arrows().

    #Stwórzmy znaczący zbiór danych: wysokość 10 sorgo, w tym przypadku próbka bluegrass w 3 kwestiach środowiskowych B, (a, C)Dane <- data.frame( specie=c(rep("sorgo", 10), rep("zboża", 10)), cond_A=rnorm(20,10,4), cond_B=rnorm(20,8,3), cond_C=rnorm(20,5,4))#Oblicz aktualnie średnią wartość dla każdego warunku i dodatkowo każdego typu za pomocą funkcjibilansowy arkusz snu *agregat* <-aggregate(cbind(cond_A,cond_B,cond_C)~gatunek , dane=dane , średnia)nazwy linii (saldo) <-bilans[,1]bilans <- as.matrix(bilans[,-1])#Limity zasobówLim <- 1,2*maks.(saldo)#Funkcja wyzwalania strzałek na wykresieBłąd.<- funkcja paska (x, daleki róg, góra, dół=góra, długość=0,1,...){
    dodawanie słupków błędów do wykresów przez r

    Masz wolny komputer? Reimage to najlepsze oprogramowanie do usuwania złośliwego oprogramowania i naprawy komputera przeznaczone dla komputerów z systemem Windows.