Boxplot schmoxplot: Как построить средние и стандартные ошибки, обусловленные фактором R?

Question

Мы все любим надежные меры, такие как медианные и межквартирные диапазоны, но с этим сталкиваемся, во многих областях ящики почти никогда не появляются в опубликованных статьях, в то время как средства и стандартные ошибки делают это все время.

Это просто в решетке, ggplot2 и т. Д., Чтобы рисовать ящики, и галереи полны их. Существует ли одинаково простой способ рисовать средства и стандартные ошибки, обусловленные категориальной переменной?

Я везу о сюжетов, как эти:

http://freakonomics.blogs.nytimes.com/2008/07/30/how-big-is-your-halo-a-guest-post/

Или то, что называют "означает алмазы" в JMP (смотрите рисунок 3):

http://blogs.sas.com/jmp/index.php?/archives/127-What-Good-Are-Error-Bars.html

Answer 1

Первый участок был просто покрыт blog post on imachordata.com. (наконечник шляпы до David Smith on blog.revolution-computing.com) Вы также можете read the related documentation from Hadley on ggplot2.

Вот пример кода:

library(ggplot2) 
data(mpg) 

#create a data frame with averages and standard deviations 
hwy.avg<-ddply(mpg, c("class", "year"), function(df) 
return(c(hwy.avg=mean(df$hwy), hwy.sd=sd(df$hwy)))) 

#create the barplot component 
avg.plot<-qplot(class, hwy.avg, fill=factor(year), data=hwy.avg, geom="bar", position="dodge") 

#first, define the width of the dodge 
dodge <- position_dodge(width=0.9) 

#now add the error bars to the plot 
avg.plot+geom_linerange(aes(ymax=hwy.avg+hwy.sd, ymin=hwy.avg-hwy.sd), position=dodge)+theme_bw() 

Он заканчивает тем, как это: alt text http://www.imachordata.com/wp-content/uploads/2009/09/barplot.png

Answer 2

ggplot производит эстетически графики, но я не сообразительность, чтобы попытаться опубликовать любой выход ggplot все же.

До наступления дня, вот как я делал вышеупомянутые графики. Я использую графический пакет под названием «gplots» для получения стандартных баров ошибок (с использованием уже рассчитанных данных). Обратите внимание, что этот код обеспечивает два или более факторов для каждого класса/категории. Для этого требуется, чтобы данные включались в матрицу и для команды «рядом = ИСТИНА» в функции «barplot2», чтобы удерживать полосы от укладки.

# Create the data (means) matrix 
# Using the matrix accommodates two or more factors for each class 

data.m <- matrix(c(75,34,19, 39,90,41), nrow = 2, ncol=3, byrow=TRUE, 
       dimnames = list(c("Factor 1", "Factor 2"), 
           c("Class A", "Class B", "Class C"))) 

# Create the standard error matrix 

error.m <- matrix(c(12,10,7, 4,7,3), nrow = 2, ncol = 3, byrow=TRUE) 

# Join the data and s.e. matrices into a data frame 

data.fr <- data.frame(data.m, error.m) 

# load library {gplots} 

library(gplots) 

# Plot the bar graph, with standard errors 

with(data.fr, 
    barplot2(data.m, beside=TRUE, axes=T, las=1, ylim = c(0,120), 
       main=" ", sub=" ", col=c("gray20",0), 
        xlab="Class", ylab="Total amount (Mean +/- s.e.)", 
       plot.ci=TRUE, ci.u=data.m+error.m, ci.l=data.m-error.m, ci.lty=1)) 

# Now, give it a legend: 

legend("topright", c("Factor 1", "Factor 2"), fill=c("gray20",0),box.lty=0) 

Это довольно обычная-Джейн, эстетический, но, кажется, что большинство журналов/старые профессора хотят видеть.

Я бы опубликовал график, подготовленный этими примерами данных, но это мой первый пост на сайте. Сожалею. Нужно уметь копировать все содержимое (после установки пакета «gplots») без проблем.

Answer 3

Этот вопрос сейчас почти 2 года, но, как новый пользователь R в экспериментальном поле, для меня это был большой вопрос, и эта страница имеет большое значение в результатах Google. Я только что нашел ответ, который мне больше нравится, чем текущий набор, поэтому я решил добавить его.

пакет sciplot делает задачу очень простой. Он выполняет свою работу в одной команде

#only necessary to get the MPG dataset from ggplot for direct comparison 
library(ggplot2) 
data(mpg) 
attach(mpg) 

#the bargraph.CI function with a couple of parameters to match the ggplot example 
#see also lineplot.CI in the same package 
library(sciplot) 
bargraph.CI(
    class, #categorical factor for the x-axis 
    hwy, #numerical DV for the y-axis 
    year, #grouping factor 
    legend=T, 
    x.leg=19, 
    ylab="Highway MPG", 
    xlab="Class") 

производит этот очень работоспособный график с основными параметрами по умолчанию. Обратите внимание, что по умолчанию баги ошибок являются стандартными ошибками, но параметр принимает функцию, поэтому они могут быть любыми, что вы хотите!

Answer 4

Приходит немного поздно к игре, но это решение может быть полезно для будущих пользователей. Он использует файл данных , загруженный R, и использует stat_summary вместе с двумя (супер короткими) пользовательскими функциями.

require(ggplot2) 

# create functions to get the lower and upper bounds of the error bars 
stderr <- function(x){sqrt(var(x,na.rm=TRUE)/length(na.omit(x)))} 
lowsd <- function(x){return(mean(x)-stderr(x))} 
highsd <- function(x){return(mean(x)+stderr(x))} 

# create a ggplot 
ggplot(diamonds,aes(cut,price,fill=color))+ 
# first layer is barplot with means 
stat_summary(fun.y=mean, geom="bar", position="dodge", colour='white')+ 
# second layer overlays the error bars using the functions defined above 
stat_summary(fun.y=mean, fun.ymin=lowsd, fun.ymax=highsd, geom="errorbar", position="dodge",color = 'black', size=.5) 

bar + error plot http://i41.tinypic.com/ief48o.png