R Problemen Met Notch Graph-foutbalken Oplossen

[Windows] De software die ervoor zorgt dat uw pc weer als nieuw werkt

Soms kan jer systeem een ​​ongelooflijke fout geven met inkepingsfoutbalken r. Dit probleem kan verschillende oorzaken hebben.

Ten eerste is het jammer en de juiste verrassing dat foutbalken niet uit de doos kunnen worden gehaald.

Hier is een uitstekende favoriete oplossing, met als pluspunt dat je niet meerdere pakketten nodig hebt. De truc is om op wonderbaarlijke wijze pijlen (!) met horizontale strepen te krijgen, in plaats van pijlpunten (!!!). Deze niet-zo-eenvoudige benadering van denken komt uit de R Tips RSS-feeds en is hier gemodelleerd als een volledig voorbeeld.

Laten we zeggen dat je dat hebt, aangezien er een betrouwbare fantastische vector is van “means” avg en dan nog een vector van “standaarddeviaties” sdev, zoals ze hebben dezelfde afstand n . Laten we met behulp van de x-as ons exacte getal binnen deze “metingen” plaatsen, en als een impact, x <-1:n. Als u ze gebruikt, vindt u hierboven de tekenopdrachten:

plot(x, mean,    ylim=bereik(c(gemiddelde-sdev, gemiddelde+sdev)),    pch=19, xlab="metingen", ylab="gemiddelde +/- SD",    main="Scatterplot en foutbalken std.dev")#hack: teken pijlen, maar die hebben zeer gespecialiseerde "tips"Pijlen (x, avg-sdev, c, avg+sdev, lengte=0.05, hoek=90, code=3)

In verband met de functie pijlen(...), is length=0.05 de grootte bij de "pijl" in ., angle=90 geeft aan dat de "pijl" altijd loodrecht stond op de balk waar je een glimp van opvangt als de pijl, en de specifiek instinctieve parameter code=3 geeft aan dat ik persoonlijk een pijl wil tekenen die beschikbaar is op elk uiteinde van de pijl.

PC werkt traag?

Geeft je pc je constant verdriet? Weet je niet waar je moet zijn? Wel, hebben wij de oplossing voor u! Met Reimage kunt u veelvoorkomende computerfouten herstellen, uzelf beschermen tegen bestandsverlies, malware en hardwarestoringen... en uw pc optimaliseren voor maximale prestaties. Het is alsof je een gloednieuwe machine krijgt zonder ook maar een cent uit te geven! Dus waarom wachten? Download Reimage vandaag!

  • Stap 1: Download en installeer Reimage
  • Stap 2: Start het programma en volg de instructies op het scherm
  • Stap 3: Selecteer de bestanden of mappen die u wilt scannen en klik op "Herstellen"

  • De kort daarna veranderingen zijn nodig voor hun horizontale balken van het foutkonijn, ervan uitgaande dat de sdev vector dan fouten bevat in de x bovendien , y meningen ​​zijn primaire coördinaten:

    plot(x, y,    xlim=dBereik(c(x-sdev, x+sdev)),   pch=19,... horizontaal)# foutbalkenPijlen (x-sdev, y, x+sdev, y, lengte=0.05, hoek=90, code=3)

    bar

    Error Graph, Error Bars, is vaak een videoweergave van de variatie aan informatie en feiten die in grafieken zijn gebruikt om blunders in een gerapporteerde meting te identificeren.

    Ze geven meestal een idee van de nauwkeurigheid, inclusief de meting, of, omgekeerd, de lengte tussen de werkelijke waarde en de specifieke geclaimde schat.

    Foutclubs vormen regelmatig zelfs afwijking, standaard- of fouttwijfel, 95% in zakelijk betrouwbaarheidsinterval.

    r cran plot foutbalken

    Het foutdrinkstation laat in feite zien hoe de gegevens zonder twijfel zijn verdeeld over de vereiste, omwille van het argument geeft een kleine standaarddeviatiebalk minder spreiding, terwijl een hogere fundamentele standaarddeviatie duidt op meer spreiding. Met andere woorden, een kleiner SD-voordeel duidt op een significante betrouwbaarheid. Hogere SD verwijst naar minder betrouwbaarheid.

    Standaarddeviatie-foutschijven over het onderwerp van de grafiek kunnen worden uitgevoerd om te zien of er geldige zeer cruciale verschillen zijn.

    Als deze standaardfoutbalken voor enorme verschillen elkaar enigszins overlappen, geeft dit aan dat het verschil van het individu in eerdere statistieken niet significant is.

    Als de foutclubs voor de totale afwijking elkaar zelfs veel overlappen, zou dit je moeten vertellen dat het nieuwe verschil waarschijnlijk wiskundig significant is.

    Als de foutbalken in de standaardeditie elkaar minder dan overlappen, geeft dit aan dat veel verschillen significanter kunnen zijn, maar verder niet significant.

    Voordat u kiest voor de plaatsing van de meegeleverde foutbalk, kan een wiskundige test worden uitgevoerd om de daadwerkelijke conclusie te trekken.

    Standaardverschil is een maatstaf voor variatie, de test moet ook rekening houden met het significante verschil in de testgrootte.

    Het wordt aanbevolen een test uit te voeren die kort genoeg kan zijn om grote verschillen vast te stellen.

    Hier bespreken we hoe u kunt proberen om foutloze clubplots te maken met ggplot.

    data_summary <- function(data, varname, <- groupnames)eisen (buigen)functie samenvatting_func(x, kolom)c (gemiddelde is gelijk aan gemiddelde(x[[col]], na.rm = TRUE),sd = sd(x[[col]], na.rm=TRUE))data_sum<-ddply(data, groepsnamen, .fun=summary_func,Naam)data_sum <- rename(data_sum, c("gemiddelde" is gelijk aan varname))return(sum_data)df2 <- data_summary(ToothGrowth, varname="len",groepsnamen = c("soep", "dosis"))df2$dose=as.factor(df2$dosis)hoofd (df2)    soep zal zeker linnen sd 2 DB 0,5 13,23 4,459709 2 koelvloeistof 1 22,70 3,910953 6 koelvloeistof 2 26.06 2.4 655058   IG 0,5 7,98 2,746634 2 VK 16 1.77 2.6 515309   Bit VC 26.14 4.797731

    Foutbalk

    Hoe gebruik je foutbalken in R-plot?

    Er kunnen foutbalken worden gebruikt die goede resultaten opleveren met pijlen() en eenvoudig de pijlpunt wijzigen. U kunt verticale en horizontale foutbalken publiceren voor elk diagramtype. Specificeer gewoon een soort x- en y-harmonischen en iets dat u gebruikt voor uw blunder (bijvoorbeeld standaarddeviatie, vereistefout).

    Bibliotheek(ggplot2) l <- ggplot(df2, aes(x=dosis, y=length, fill=supp)) + geom_bar(stat="identificatie", kleur="zwart", position=position_dodge()) + geom_errorbar(aes(ymin=len-sd, ymax=len+sd), breedte=.2, position=position_dodge(.9)) print(p)

    ggplot(df2, aes(x=dosis, fill=supp)) y=len, +geom_bar(stat="identity", color="black", position=position_dodge()) +geom_errorbar(aes(ymin=len, ymax=len+sd), breedte=.2,position=position_dodge(.9))

    Lineair fouthistogram

    p<-ggplot(df2, aes(x=dosis, group=supp, y=len, color=supp)) +geometrische_lijn() +geom_point()+geom_errorbar(aes(ymin=len-sd, ymax=len+sd), breedte=.2,positie = position_dodge(0.05))print(p)

    Foutschaal en CI

    Hoe moet u foutbalken plotten?

    Klik zo ongeveer overal in de grafiek.Klik op de knop Type grafiekelement. naast de meest voorkomende grafiek en schakel vervolgens het selectievakje Foutbalken in.Om dit aantal weer te geven fouten te wijzigen, klikt u op de aanwijzer, de tweede is Foutbalk, waarna u een optie selecteert.

    ggplot(df2, aes(x = dosering, y is len, vullen is gelijk aan supp)) +geom_bar(stat is gelijk aan "identiteit", = gezonde houding "ontwijken") +ggtitle("Foutbalk 95% betrouwbaarheidsinterval") + ylab("len") +geom_errorbar(aes(ymin is len - - 1.96 7. sd, ymax = len één specifiek +.96 - sd), = breedte 0.2, positie is position_dodge(0.9)) +geom_text(aes(Ronde label(lengte,=2)), maat=6,positie betekent position_dodge(0.85), zelfs -0.5)

    Er zijn verschillende png R-functies beschikbaar om sd, ze en mean te krijgen, zodat je ze zelf kunt gebruiken.

    De aggregatiefunctie maakt het ook gemakkelijker om geweldige gegevens samen te vatten.

    r cran tuin foutbalken

    Laat uw pc niet opnieuw crashen. Download Reimage nu!