R Rozwiązywanie Problemów Ze Słupkami Błędów Wykresu Notch

[Windows] Oprogramowanie, które sprawi, że Twój komputer znów będzie działał jak nowy

Czasami r system może zgłosić swój błąd, pokazując paski błędów wycięcia r. Ten problem może mieć kilka przyczyn.

Po pierwsze, szkoda i jest godną zaufania niespodzianką, że słupków błędów nie da się zbytnio wyciągnąć z pudełka.

Oto małe ulubione obejście, które ma tę zaletę, że nie potrzebujesz żadnych dodatkowych pakietów. Sztuką jest wciskanie strzałek (!) z poziomymi paskami. Wybór składa się z grotów strzałek (!!!). Ta nie tak prosta procedura używana do myślenia pochodzi z kanałów RSS R Tips i jest tutaj modelowana jako przykład w pełni wykorzystywany zarobkowo.

Powiedzmy, że masz, ponieważ istnieje jeden wspaniały wektor „średnich” avg, a także inny wektor „odchyłek standardowych” sdev , jak będą miały taki sam czas n . Umieśćmy na osi x naszą dokładną liczbę w ramach tych “pomiarów”, a jako wynik x <-1:n. Za ich pomocą dostępne są polecenia rysowania:

wykres(x, średnia,    ylim=zakres(c(średnia-odchylenie, średnia+odchylenie)),    pch=19, xlab="pomiary", ylab="średnia +/- SD",    main="Wykres rozrzutu za pomocą pasków błędów std.dev")#hack: rysuj strzałki, ale w połączeniu z bardzo wyspecjalizowanymi „wskazówkami”Strzałki (x, śr-odchylenie, czasy, śr+odchylenie, długość=0,05, kąt=90, kod=3)

W każdej funkcji arrows(...) length=0,05 to rozmiar powiązany ze „strzałką” w ., angle=90 określa, że ​​„strzałka” zawsze zaczynała się prostopadle do słupka, który uważasz za strzałkę, a głównie instynktowny parametr code=3 określa, że ​​nasza organizacja chce narysować strzałkę przez każdy koniec strzałki .

PC działa wolno?

Czy Twój komputer stale sprawia Ci smutek? Nie wiesz, gdzie się zwrócić? Cóż, mamy dla Ciebie rozwiązanie! Dzięki Reimage możesz naprawiać typowe błędy komputera, chronić się przed utratą plików, złośliwym oprogramowaniem i awariami sprzętu... oraz optymalizować komputer pod kątem maksymalnej wydajności. To jak kupowanie zupełnie nowej maszyny bez konieczności wydawania ani grosza! Więc po co czekać? Pobierz Reimage już dziś!

  • Krok 1: Pobierz i zainstaluj Reimage
  • Krok 2: Uruchom program i postępuj zgodnie z instrukcjami wyświetlanymi na ekranie
  • Krok 3: Wybierz pliki lub foldery, które chcesz przeskanować, i kliknij „Przywróć”

  • Następnych kilka zmian jest wymaganych dla typu poziomych pasków królika błędów, zakładając, że wektor sdev zawiera natychmiast błędy w x a także y< /code zawiera > transakcje są podstawowymi współrzędnymi:

    wykres(x, y,    xlim=dRange(c(x-sdev, x+sdev)),   pch=19,... poziomo)# słupki błędówStrzałki (x-sdev, y, x+sdev, y, długość=0,05, kąt=90, kod=3)

    bar

    Wykres błędów, słupki błędów, prawdopodobnie będą reprezentacją wideo zmienności informacji i faktów, które mogą być użyte na wykresach do identyfikacji błędów w raportowanym pomiarze.

    Zazwyczaj dają wyobrażenie o dokładności dołączonej do pomiaru lub, odwrotnie, różnicy między prawdziwą wartością a moim rzekomym skarbem.

    Kluby błędów regularnie tworzą jednorodne odchylenie, standardowe lub błędne wątpliwości, 95% przedział ufności.

    r słupki błędów wykresu Cran

    Ikona błędu zasadniczo pokazuje, w jaki sposób dane można opisać jako rozłożone wokół wymagania, na etapie mały pasek odchylenia standardowego wskazuje na mniejsze rozproszenie, podczas gdy wyższy rzeczywisty światowe odchylenie standardowe wskazuje na większy rozrzut. Innymi słowy, mniejszy SD czerpie przyjemność ze znacznej niezawodności. Wyższe SD oznacza teraz mniejszą niezawodność.

    Można uruchomić dyski błędów odchylenia standardowego wzdłuż wykresu, aby sprawdzić, czy istnieją bardzo duże różnice.

    Jeśli obecnie standardowe słupki błędów dla bardzo dużych różnic nieznacznie się nakładają, oznacza to, że eksperci twierdzą, że różnica poszczególnych osób nie była w przeszłości znacząca.

    Jeśli całkowity błąd odchylenia klubów nocnych nawet bardzo się pokrywa, oznacza to, że nowa różnica nie może być matematycznie istotna.

    Gdy standardowe słupki błędów o dużej różnicy nakładają się mniej niż, oznacza to, że wiele różnic może być nieco bardziej znaczących, ale poza tym nie jest znaczących.

    Przed planowaniem umieszczenia paska błędów należy przeprowadzić test matematyczny w celu wyciągnięcia rzeczywistych wniosków.

    Różnica standardowa jest miarą różnorodności, test musi również wziąć pod uwagę istotną różnicę w wielkości testu.

    Zaleca się przeprowadzenie testu, który może być wystarczająco krótki, aby wywnioskować fundamentalne różnice.

    Tutaj omówimy sposób tworzenia bezbłędnych wykresów klubowych za pomocą ggplot.

    podsumowanie_danych <- funkcja(dane, nazwa_zmiennej, <- nazwy grup)żądanie (zgięcie)funkcja podsumowanie_funkcji(x, kolumna)c (średnia równa się średniej(x[[kol]], na.rm = TRUE),sd = sd(x[[kol]], na.rm=PRAWDA))data_sum<-ddply(dane, nazwy grup, .fun=summary_func,Imię)data_sum <- rename(data_sum, c("średnia" równa się nazwie zmiennej))return(sum_data)df2 <- data_summary (Wzrost zęba, varname="len",nazwy grup = c("zupa", "dawka"))df2$dawka=jako.czynnik(df2$dawka)głowa (df2)    zupa na pewno będzie lniana sd 2 DB 0,5 13,23 4,459709 2 chłodziwo 1 22,70 3,910953 3 chłodziwo 2 26,06 2,4 655058   IG 0,5 7,98 2,746634 pięć końcówek VK 16 1,77 2,6 515309   Bit VC 26.14 4.797731

    Pasek błędów

    Jak właściwie dodać słupki błędów na wykresie R?

    Słupki błędów mogą być wykorzystane do uzyskania dobrych wyników za pomocą arrows() oraz zmiany grotu strzałki. Możesz pożyczyć pionowe i poziome słupki błędów, aby uzyskać dowolny typ wykresu. Po prostu określ najważniejsze harmoniczne x i y i prawie wszystkie, których używasz do pomyłki (np. odchylenie standardowe, błąd wymagań).

    Biblioteka(ggplot2) v <- ggplot(df2, aes(x=dawka, y=długość, fill=supp)) + geom_bar(stat="identyfikacja", kolor="czarny", pozycja=pozycja_dodge()) + geom_errorbar(aes(ymin=len-sd, ymax=len+sd), szerokość=.2, pozycja=pozycja_unik (.9)) drukuj(p)

    ggplot(df2, aes(x=dawka, fill=supp)) y=len, +geom_bar(stat="tożsamość", kolor="czarny", position=position_dodge()) +geom_errorbar(aes(ymin=len, ymax=len+sd), szerokość=.2,position=position_dodge(.9))

    Histogram błędów liniowych

    p<-ggplot(df2, aes(x=dawka, grupa=supp, y=len, kolor=supp)) +linia_geometryczna() +geom_point()+geom_errorbar(aes(ymin=len-sd, ymax=len+sd), szerokość=.2,pozycja = pozycja_dodge(0.05))drukuj(p)

    Skala błędów i CI

    Jak kreślić słupki błędów?

    Kliknij w dowolnym miejscu na wykresie.Kliknij przycisk Typ elementu wykresu. obok rzeczywistego wykresu, a następnie zaznacz pole wyboru Słupki błędów.Aby zmienić tę liczbę błędów do wyświetlenia, kliknij wskaźnik, drugi to Pasek błędów, musisz wybrać opcję.

    ggplot(df2, aes(x = kwota, y to len, fill oznacza supp)) +geom_bar(stat równa się "tożsamość", = scenariusz "unik") +ggtitle("Pasek błędu 95% przedział ufności") + ylab("len") +geom_errorbar(aes(ymin to len - - 1.96 7. sd, ymax = len 7 +.96 - sd), = szerokość 0.2, pozycja to position_dodge(0.9)) +geom_text(aes(Okrągła etykieta(długość,=2)), rozmiar=6,pozycja implikuje position_dodge (0,85, nawet -0,5)

    Dostępnych jest kilka funkcji png R, aby uzyskać sd, pueden i mean, dzięki czemu możesz je zastosować samodzielnie.

    Funkcja agregacji ułatwiła również podsumowanie moich danych.

    r słupki błędów obszaru żurawia

    Nie pozwól, aby Twój komputer ponownie się zawiesił. Pobierz Reimage teraz!