R Устранение неполадок с полосами ошибок Notch Graph

[Windows] Программное обеспечение, которое заставит ваш компьютер снова работать как новый

Иногда вашасистема может выдавать ошибку, показывая полосу ошибок r. У этой проблемы может быть несколько причин.

Во-первых, жаль и приятно, что планки погрешностей не могут быть извлечены из коробки.

Вот ваш любимый обходной путь, преимущество которого в том, что вам не нужны дополнительные пакеты. Хитрость заключается в том, чтобы связать стрелки (!) горизонтальными полосками, как и другие наконечники стрел (!!!). Эта не очень простая стратегия мышления взята из RSS-каналов R Tips и продублирована здесь в качестве полностью прикладного примера.

Допустим, у вас есть Поскольку существует идеальный сказочный вектор “средних” avg, а также другой вектор “стандартных отклонений” sdev , у этих людей будут одинаковые временные рамки n . Давайте отложим по оси x наше точное число среди этих «измерений», и в качестве заключения x <- 1:n. Используя их, следуют команды рисования:

plot(x, среднее,    ylim=диапазон(c(среднее-sdev, среднее+sdev)),    pch=19, xlab="измерения", ylab="среднее +/- SD",    main="График рассеяния по шкалам ошибок std.dev")#хак: рисовать стрелки, но в сопровождении очень специализированных "подсказок"Стрелки (x, avg-sdev, a, avg+sdev, длина=0,05, угол=90, код=3)

В функции arrows(...) length=0.05 — это размер по направлению к "стрелке" в ., angle=90 описывает, что «стрелка» всегда была ужасно перпендикулярна полосе, которую вы воспринимаете как стрелку, а очень инстинктивный параметр code=3 указывает, что многие люди хотят нарисовать стрелку на каждом конце стрелки.


ПК работает медленно?

Ваш компьютер постоянно вас огорчает? Не знаете, куда обратиться? Ну, у нас есть решение для вас! С помощью Reimage вы можете исправить распространенные компьютерные ошибки, защитить себя от потери файлов, вредоносных программ и сбоев оборудования... и оптимизировать свой компьютер для достижения максимальной производительности. Это как получить новую машину, не потратив ни копейки! Так зачем ждать? Загрузите Reimage сегодня!

  • Шаг 1. Загрузите и установите версию Reimage.
  • Шаг 2. Запустите программу и следуйте инструкциям на экране.
  • Шаг 3. Выберите файлы или папки, которые нужно отсканировать, и нажмите "Восстановить".


  • В результате изменений необходимо для каждой из наших горизонтальных полос кролика ошибок предполагать, что вектор sdev и после этого содержит ошибки в x as y лелеет — это первичные координаты:

    plot(x, y,    xlim=dRange(c(x-sdev, x+sdev)),   pch=19,... по горизонтали)# полосы ошибокСтрелки (x-sdev, y, x+sdev, y, длина=0,05, угол=90, код=3)                бар

    График погрешностей, планки погрешностей, несомненно, представляет собой видеопрезентацию разброса информации и фактов, которые использовались в диаграммах для выявления трудностей в отчетном измерении.

    Обычно они получают представление о точности с помощью измерения или, наоборот, расширенного расстояния между истинным значением и главным заявленным сокровищем.



    Клубы ошибок регулярно формируют основное отклонение, стандартное или ошибочное сомнение, надежный доверительный интервал 95%.


    r cran plot error bars

    Шкала погрешностей в основном показывает, как данные, без сомнения, распределяются вокруг требования, например, небольшая полоса стандартного отклонения указывает на меньший разброс, в то время как более высокий огромный стандартное отклонение указывает на больший разброс. Другими словами, меньшее значение sd означает значительную надежность. Чем выше значение sd, тем ниже надежность.

    Диски с ошибками стандартного отклонения, расположенные высоко на графике, можно запустить по пути, чтобы увидеть, есть ли действительно важные различия.



    Если вы видите, что стандартные планки погрешностей для ключевых различий слегка перекрываются, это означает, что индивидуальные различия в прошлом не были значительными.



    Если дискуссия ошибки полного отклонения даже сильно перекрывается, это включает в себя то, что новая разница вряд ли будет математически значимой.

    Когда стандартные альтернативные планки ошибок перекрываются меньше, чем это, это указывает на то, что многие различия могут пытаться быть значимыми, но в остальном несущественными.

    Прежде чем вы начнете размещать спроектированную планку погрешностей, необходимо провести математический тест, чтобы сделать окончательный вывод.

    Стандартная разница – это мера отклонения. Тест также должен учитывать значительную разницу при размере теста.

    Рекомендуется провести тест, достаточно короткий, чтобы выявить существенные различия.

    Здесь мы обсудим, как оставить безошибочные клубные сюжеты с помощью ggplot.

    data_summary <- function(data, varname, <- groupnames)требовать (изгиб)функция summary_func (x, столбец)c (среднее значение равно среднему (x[[col]], na.rm = TRUE),sd = sd(x[[col]], na.rm=TRUE))data_sum<-ddply(данные, имена групп, .fun=summary_func,Имя)data_sum <- переименовать(data_sum, c("среднее" равно varname))возврат (сумма_данных)df2 <- data_summary(ToothGrowth, varname="len",имена групп = c("суп", "доза"))df2$доза=as.factor(df2$доза)голова (df2)    суп может очень хорошо льняной сд 2 ДБ 0,5 13,23 4,459709 2 охлаждающая жидкость 1 22,70 3,910953 10 охлаждающая жидкость 2 26.06 2.4 655058   ИГ 0,5 7,98 2,746634 пять ВК 16 1,77 2,6 515309   Бит ВК 26,14 4,797731

    Панель ошибок

    Как вы добавляете планки погрешностей в график R?

    Планки погрешностей можно использовать для получения хороших результатов со стрелками(), а также с изменением наконечника стрелки. Вы можете улучшить вертикальные и горизонтальные полосы ошибок, чтобы убедиться, что вы используете любой тип диаграммы. Просто укажите наши собственные гармоники x и y и то, что вы используете для своей ошибки (например, стандартное отклонение, ошибка требования).

    Библиотека(ggplot2) заливка <- ggplot(df2, aes(x=доза, y=длина, fill=supp)) + geom_bar(stat="идентификация", color="черный", position=position_dodge()) + geom_errorbar(aes(ymin=len-sd, ymax=len+sd), ширина=.2, position=position_dodge(.9)) печать(р)

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

    Линейная гистограмма ошибок

    p<-ggplot(df2, aes(x=доза, группа=supp, y=len, цвет=supp)) +геометрическая_линия() +геом_точка()+geom_errorbar(aes(ymin=len-sd, ymax=len+sd), ширина=.2,позиция = позиция_уклонения (0,05))печать(р)

    Шкала ошибок и CI

    Как использовать планки погрешностей?

    Щелкните практически в любом месте на графике.Нажмите кнопку Тип элемента диаграммы. рядом со значимой диаграммой, затем установите флажок «Погрешности».Чтобы изменить этот номер, используя ошибки для отображения, щелкните указатель, второй - панель ошибок, просто выберите параметр.

    ggplot(df2, aes(x = мера, y - длина, fill равно supp)) +geom_bar(stat равно "identity", = получить рейтинг "dodge") +ggtitle("Полоса ошибок 95% доверительный интервал") + ylab("len") +geom_errorbar(aes(ymin - длина (пусто) 1.96 7. sd, ymax = длина определенного +.96 - sd), = ширина 0.2, позиция position_dodge(0.9)) +geom_text (aes (круглая метка (длина, = 2)), размер = 6,position подразумевает position_dodge(0,85), даже -0,5)

    Существует несколько функций png R, доступных для получения sd, поэтому вы можете рассмотреть их самостоятельно.

    Функция агрегирования также облегчает суммирование небольших данных.

    R Cran Conspiracy Bars Error Bars

    Не позволяйте вашему компьютеру снова выйти из строя. Загрузите Reimage прямо сейчас!

    г.