Советы по устранению ошибок при добавлении сообщений об ошибках в диаграммы в R

Ваш компьютер работает медленно? Не ждите больше, чтобы спасти его. Загрузите наш инструмент для восстановления Windows и вернитесь к работе несколькими щелчками мыши!

Вот несколько простых способов, большинство из которых могут помочь вам решить проблему добавления залов ошибок на диаграммы в r .Кафе ошибок могут быть добавлены к графикам на стрелках(), а наконечник стрелки может быть легко изменен. Вы можете добавить удобные и широкие полосы погрешностей к типу типа диаграммы. Просто дайте x so y гармонии и все, что вы используете, чтобы получить свою ошибку (например, отклонение ожиданий, ошибка требования).

<ч><ч>

На самом деле будет возможно изменить тип категорий полос погрешностей с помощью аналогичной функции geom_crossbar(): geom_linerange() и, следовательно, geom_pointrange( ) . Эти функции работают так же, как и самые обычные функции geom_errorbar().

<ч>

Обычно для планок погрешностей используются три различных типа принципов, причем спорно, даже не уточняя, какой из них будет использоваться. Важно посмотреть, как они устанавливаются, так как компании предоставляют очень разную информацию (см. выше). Рассчитаем найденные на упрощенном векторе:

† стандартная альтернатива (SD). вики

Показывает распространение переменных. Рассчитывается как квадрат сердца моей дисперсии:

†’ Стандартная ошибка (SE).Wiki

Это будет стандартизированное отклонение тестового распределения вектора. Рассчитывается путем деления стандартного отклонения на квадратный корень из пропорций выборки. Из-за самой конструкции может быть меньше SD. При очень большом размере выборки SE стремится к нулю.

— доверительный интервал (ДИ). вики

Эта линия определяется как имеющая несколько из них вероятность того, что цена войдет в нее. Итак, вычисляется t * SE. где t — их значение распределения Стьюдента для данной альфы. Значение, вероятно, часто округляется до 1 (значение девяносто шесть для размера песни). Однако, и если размер выборки действительно важен или раздача не удалась, большая часть ИИ дешевле всего вычисляется с использованием метода начальной загрузки.

После этого краткого введения, вот как тщательно рассчитать эти 3 значения как для одинаковой группы в вашем наборе данных, так и использовать их в качестве планок погрешностей, подходящих для гистограммы. Как вы можете убедиться, различия могут сильно повлиять на все ваши решения.

<ч><ч>

Как улучшить планки погрешностей в моей серии?

На моей единичной диаграмме выберите положительный ряд компьютерных данных, для которого вы хотите использовать планки погрешностей.Нажмите кнопку «Элементы диаграммы».В следующий раз щелкните общую стрелку для панели ошибок, затем выберите нужный ключ. Сделанный!

Эта статья представляет собой фактический обзор гистограмм ggplot2, показывающий прямой доступ к geom_barplot(). Подробнее см. гистограмму:

.<ул>

  • Как изменить любую бизнес-гистограмму
  • Как использовать линии разной толщины?
  • Что можно сказать о планках погрешностей?
  • Круглые диаграммы местных баров
  • Как добавить планки погрешностей в блочную диаграмму в R?

    Добавление полос ошибок (усов) в stat_boxplot Стандартная блочная диаграмма, соответствующая ggplot, не использует продукты полосы ошибок, но вы можете интегрировать их с помощью stat_boxplot по геометрии местоположения в «полосу ошибок». Обратите внимание, что у вас есть возможность изменить ширину с шириной.

    Ступени ошибок дают некоторое общее представление о вашей точности данного измерения и, наоборот, о расстоянии между представленным (безошибочным) значением и полученной оценкой. Если значение, отображаемое на вашей новой бизнес-гистограмме, является результатом некоторого числа (например, это среднее значение ряда личных информационных точек), вы можете ввести Прямое отображение полос ошибок.

    Чтобы понять, как его создать, сначала нужно понять, как создать стандартную гистограмму R. Затем все, что вам нужно сделать, это добавить дополнительный компонент, использующий функцию geom_errorbar(). И

    <ул>

  • ymin ymax: здоровый нижний коэффициент или наша собственная локальная шкала погрешностей вверху
  • x: позиция X
  • Рекомендуется

    Ваш компьютер работает медленно? У вас проблемы с запуском Windows? Не отчаивайтесь! Reimage - это решение для вас. Этот мощный и простой в использовании инструмент проведет диагностику и ремонт вашего ПК, повысит производительность системы, оптимизирует память и повысит безопасность процесса. Так что не ждите - скачайте Reimage сегодня!

  • 1. Скачать Reimage
  • 2. Следуйте инструкциям на экране, чтобы запустить сканирование.
  • 3. Перезагрузите компьютер и подождите, пока он завершит сканирование, а затем снова следуйте инструкциям на экране, чтобы удалить все вирусы, обнаруженные при сканировании компьютера с кодом Reimage.

  • Примечание. Конечно, нижняя, а также верхняя границы фрагментов ошибок должны быть рассчитаны до составления диаграммы и доступны в столбце входных данных.

    #Загрузить#ggplot2Библиотека (ggplot2)Создать данные прихвостняДанные <- data.frame( имя=буквы[1:5], значение=шаблон(последовательность(4,15),5),sd=c(1,0.2,3,2,4)<а>)<а># Простая панель ошибокggplot(данные) + geom_bar( aes(x=name, y=value), 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)< /код>

    #ggplot2Библиотека (ggplot2)<а># Создание поддельных данныхДанные <- data.frame( имя=буквы[1:5], значение=шаблон(последовательность(4,15),5),sd=c(1,0.2,3,2,4)<а>)<а>#+Прямоугольникggplot(data) geom_bar( aes(x=name, y=value), stat="identity", fill="skyblue", alpha=0.5) + geom_crossbar( aes(x=name, ymin=value-sd, y=value, ymax=value+sd), width=0.4, color="orange", alpha=0.9, size=1.3)<а>#строкаggplot(данные) + geom_bar( aes(x=name, stat="identity", y=value), fill="skyblue", alpha=0.5) + geom_linerange( ymin=value-sd, aes(x=name, ymax=value+sd), color="orange", alpha=0.9, size=1.3)<а># точка линииggplot(данные) + + geom_bar( aes(x=имя, y=значение), stat="identity", fill="skyblue", alpha=0.5) + geom_pointrange( aes(x=name, ymin=value-sd, y=value, ymax=value+sd), color="orange", alpha=0.9, size=1.3)<а># по горизонталиggplot(данные) + Geom_bar( aes(x=name, y=value), stat="identity", fill="skyblue", alpha=0.+ 5) geom_errorbar( aes(x=name, ymin=value-sd, ymax=value+sd), width=0.4, color="orange", alpha=0.9, size=1.3) +Coord_flip()
    vec=c(1,3,5,9,38,7,2,4,9,19,19)
    # Загрузить ggplot2Библиотека (ggplot2)Библиотека (dplyr)<а>#данныеdata <- eye %>% select(Species, Sepal.Length) <а># Расчет предполагает, стандартное отклонение, стандартное отклонение и интервал равновесиямоя_сумма <- данные %>% group_by(просмотры) %>% Суммировать ( n=n(),mean=mean(Spal.Length), sd=sd(Sepal.Length)<а>) %>% Отключить звук( se=sd/sqrt(n)) %>% Мутация( ic=se qt((1-0,05)/2 + .5, n-1))<а># стандартное отклонениеggplot(my_sum) + geom_bar( aes(x=species, y=mean), 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("стандартное отклонение")<а># По умолчанию +Ошибкиggplot(my_sum) geom_bar( aes(x=Species, y=mean), stat="identity", fill="forestgreen", alpha=0.5) + geom_errorbar( aes(x=Species, ymax=mean+se), ymin=mean-se, width=0,4, color="orange", alpha=0,9, size=1,5) +< /a> ggtitle("Использование тривиальной ошибки")доверять#интервалggplot(my_sum) + geom_bar( aes(x=species, y=mean), stat="identity", fill="forestgreen", alpha=0.5) + geom_errorbar( aes(x=Species, ymin=mean-ic, ymax=mean+ic), width=0,4, color="orange", alpha=0,9, size=1,5) +< /a> ggtitle("с интервалом доверия")

    добавление пабов ошибок к графикам в r

    Вы также можете применять планки ошибок в основном с помощью базы R, но это требует немного больше усилий. В любом случае, это практически зависит от функции arrows().

    #Давайте составим набор данных: сорго высотой 10, затем образец мятлика в 3 условиях окружающей среды B, (a, C)Данные <- data.frame( specie=c(rep("сорго", 10), rep("злаки", 10)), cond_A=rнорма(20,10,4), cond_B=rнорма(20,8,3), cond_C=rнорма(20,5,4)<а>)<а>#Рассчитайте среднее значение для каждого явления и каждого типа, используя функцию человекабалансовый отчет *агрегат* <-агрегат(cbind(cond_A,cond_B,cond_C)~вид, данные=данные, среднее)названия строк(баланс) <-баланс[,1]балансовый отчет <- as.matrix(балансовый отчет[,-1])<а>#Ограничения ресурсовlim <- 1.2*max(баланс)<а>#Function для создания стрелок на графикеОшибка.<- функция тега(x, дальний угол, верх, низ=верх, длина=0,1,...){
    добавление планок погрешностей на диаграммы в r

    У вас медленный компьютер? Reimage — это идеальное программное обеспечение для удаления вредоносных программ и восстановления ПК, разработанное для компьютеров Windows.

    г.