回答
作爲第一款谷歌比賽說明,你可以嘗試做如下:
n<-50
x<-sample(40:70,n,rep=T)
y<-.7*x+rnorm(n,sd=5)
plot(x,y,xlim=c(20,90),ylim=c(0,80))
mylm<-lm(y~x)
abline(mylm,col="red")
newx<-seq(20,90)
prd<-predict(mylm,newdata=data.frame(x=newx),interval = c("confidence"),
level = 0.90,type="response")
lines(newx,prd[,2],col="red",lty=2)
lines(newx,prd[,3],col="red",lty=2)
當然這是可能性之一 另一個例子是:
x <- rnorm(15)
y <- x + rnorm(15)
new <- data.frame(x = seq(-3, 3, 0.5))
pred.w.clim <- predict(lm(y ~ x), new, interval="confidence")
# Just create a blank plot region with axes first. We'll add to this
plot(range(new$x), range(pred.w.clim), type = "n", ann = FALSE)
# For convenience
CI.U <- pred.w.clim[, "upr"]
CI.L <- pred.w.clim[, "lwr"]
# Create a 'loop' around the x values. Add values to 'close' the loop
X.Vec <- c(new$x, tail(new$x, 1), rev(new$x), new$x[1])
# Same for y values
Y.Vec <- c(CI.L, tail(CI.U, 1), rev(CI.U), CI.L[1])
# Use polygon() to create the enclosed shading area
# We are 'tracing' around the perimeter as created above
polygon(X.Vec, Y.Vec, col = "grey", border = NA)
# Use matlines() to plot the fitted line and CI's
# Add after the polygon above so the lines are visible
matlines(new$x, pred.w.clim, lty = c(1, 2, 2), type = "l", col =
c("black", "red", "red"))
任何解釋這個問題如何回答問題的機會?我們甚至無法理解這個問題,並且你已經掌握了x和y以及各種各樣的東西。你可能是某種心理...... – Spacedman
的問題是 「R還可以用置信區間來繪製數據圖嗎?」正如OP的文章所述;所以答案是「是」,它是如何做到的?提供的例子(例1,例2) - OP的問題是如何修改它以適應她的需求;我想,並且正如OP接受的答案所示,這是問題的含義,OP想知道是否(如果是 - 如何)與CI一起繪製R –
如果OP精煉了問題將會很好說明這一切。我們所有的證據都是綠色的。 「數據圖」也可以是直方圖,「置信區間」是95%的分位數。你假設了很多。可憐的問題仍然很糟糕。 – Spacedman
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這可能取決於什麼populat離子參數是否需要置信區間,無論是自舉還是假設數據的底層分佈等等。 –
你有沒有持續時間的矢量?沒有解釋變量?那麼你所能做的只是一個平均值和一個方差(好吧,偏度和峯度,以及所有這一切)。置信區間是什麼? – Spacedman