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इंगित करता है मैं छाया के साथ एक लाइन प्लॉट करने के लिए आर या ggplot2 समाधान की तलाश कर रहा हूं मानक त्रुटि को दर्शाता है। भाग्यशाली के बिना थोड़ी देर में google'd किया गया है।आर लाइनप्लॉट में छाया जोड़ना मानक त्रुटि

line plot with shade denotes SE

किसी को भी इसी तरह के अनुभव किया है और साझा करने के लिए सराहना की होगी चाहते हैं।

नमूना कोड मैं प्रयोग किया है:

> dat <- read.table('sample',header=TRUE) 
> ggplot(dat, aes(x=pos,y=value, colour=type))+geom_line() 

आंकड़ा मैं उत्पन्न:

sample figure

नमूना डेटा:

pos value type 
1 1.40685064701 A 
2 1.58314330023 A 
3 1.74204838899 A 
4 1.61736939797 A 
5 1.29508580767 A 
6 1.09467905031 A 
7 1.10472385941 A 
8 1.02381316251 A 
9 1.30213436484 A 
10 1.70752481609 A 
11 2.01875034644 A 
12 1.82218601208 A 
13 1.46976809915 A 
14 1.78802276311 A 
15 1.93459128836 A 
16 1.95665864564 A 
17 1.57026992442 A 
18 1.15962402775 A 
19 1.05305484021 A 
20 0.919362594185 A 
21 0.833060897559 A 
22 0.77778822023 A 
23 0.980084775745 A 
24 1.32114351777 A 
25 1.55352963275 A 
26 1.57375922815 A 
27 1.14493868782 A 
28 0.25294849907 A 
29 -0.40599118604 A 
30 -0.487054890978 A 
31 -0.333389189047 A 
32 -0.226405253731 A 
33 -0.24558780059 A 
34 -0.180403027022 A 
35 -0.266733706191 A 
36 -0.0762920840723 A 
37 0.465100892866 A 
38 0.516633798421 A 
39 0.644986315681 A 
40 1.09115362242 A 
41 1.08889196437 A 
42 0.862434726048 A 
43 0.604042272774 A 
44 0.328584834197 A 
45 0.598617257523 A 
46 1.05219653601 A 
47 1.10798332527 A 
48 0.948151198722 A 
49 0.546516443068 A 
50 0.291735961134 A 
51 0.238335006253 A 
52 0.425304707962 A 
53 0.817302425729 A 
54 1.38852220304 A 
55 2.34024990348 A 
56 3.09941186364 A 
57 4.06854366458 A 
58 4.82115051043 A 
59 4.55199542056 A 
60 6.17279510607 A 
61 10.3162999798 A 
62 12.996627449 A 
63 12.2731258622 A 
64 10.8544867366 A 
65 8.27264346102 A 
66 5.79180739043 A 
67 4.81947524098 A 
68 4.19372954801 A 
69 3.46244417879 A 
70 2.69421581749 A 
71 1.93753362259 A 
72 1.54011797412 A 
73 1.29959330498 A 
74 1.21705330118 A 
75 1.22382555287 A 
76 0.952475753311 A 
77 0.686398680367 A 
78 0.747237736846 A 
79 0.720306209509 A 
80 0.463068694886 A 
81 0.306876218733 A 
82 0.121617637342 A 
83 0.0460331524847 A 
84 -0.0107323735891 A 
85 -0.0629997057801 A 
86 -0.19204582316 A 
87 -0.371375773255 A 
88 -0.42668686684 A 
89 -0.326517894916 A 
90 -0.277301361031 A 
91 -0.0386177879973 A 
92 0.0101084138435 A 
93 0.0605269021344 A 
94 0.182751080385 A 
95 0.13310933252 A 
96 0.27074048104 A 
97 0.267598260699 A 
98 0.349363089715 A 
99 0.264445135486 A 
100 0.218924366626 A 
101 0.153338812341 A 
102 -0.0679742801523 A 
103 -0.30849875963 A 
104 -0.28903625474 A 
105 -0.188860043325 A 
106 -0.204777388005 A 
107 -0.1461100225 A 
108 0.102433799309 A 
109 0.122246106735 A 
110 -0.105920831771 A 
111 -0.21545039794 A 
112 -0.135846098251 A 
113 -0.105900152586 A 
114 -0.247196889682 A 
115 -0.312824264065 A 
116 -0.251182865438 A 
117 -0.0867113506532 A 
118 0.00458490479941 A 
119 -0.0960520134953 A 
120 -0.235300588181 A 
1 0.939235632937 A 
2 1.28838263139 A 
3 1.42730334901 A 
4 1.22224614063 A 
5 0.896759827332 A 
6 0.642894836093 A 
7 0.737029720141 A 
8 0.774643396412 A 
9 0.759420758029 A 
10 1.04696772347 A 
11 1.23504525458 A 
12 1.0676601916 A 
13 0.826029313299 A 
14 1.14629521568 A 
15 1.14142924359 A 
16 1.22956581755 A 
17 1.13136892357 A 
18 0.800448368445 A 
19 0.652191202322 A 
20 0.498096263495 A 
21 0.555339022027 A 
22 0.545965232595 A 
23 0.726231857788 A 
24 0.849494247969 A 
25 0.916259379894 A 
26 0.879335232046 A 
27 0.56575342831 A 
28 0.108604596914 A 
29 -0.225555689899 A 
30 -0.320456274731 A 
31 -0.230459986895 A 
32 -0.042388319738 A 
33 -0.0833366171628 A 
34 -0.0460734786257 A 
35 -0.229033279226 A 
36 -0.175845833699 A 
37 0.197716175342 A 
38 0.28980276875 A 
39 0.512487189675 A 
40 0.683324573043 A 
41 0.631659584895 A 
42 0.522329104013 A 
43 0.393330574908 A 
44 0.168841230084 A 
45 0.350442790229 A 
46 0.72946349718 A 
47 0.925052059705 A 
48 0.821386076473 A 
49 0.505908860228 A 
50 0.297370018812 A 
51 0.212971428154 A 
52 0.390453125173 A 
53 0.719985040719 A 
54 0.977964675176 A 
55 1.54450254277 A 
56 2.14621503854 A 
57 2.99079642364 A 
58 3.39269707733 A 
59 3.33188837547 A 
60 4.10675880825 A 
61 6.96009219664 A 
62 9.04165938743 A 
63 8.65369320149 A 
64 7.94685353567 A 
65 5.99410112792 A 
66 4.270657622 A 
67 3.74053623603 A 
68 3.16701121242 A 
69 2.34745227622 A 
70 1.76409736552 A 
71 1.51200803675 A 
72 1.2907743594 A 
73 1.00681298597 A 
74 0.862744443537 A 
75 0.91574368888 A 
76 0.714689640717 A 
77 0.517175945403 A 
78 0.567676742354 A 
79 0.59107492188 A 
80 0.36357410485 A 
81 0.136113295885 A 
82 -0.0424484841936 A 
83 -0.0580144665363 A 
84 -0.0982479104419 A 
85 -0.125561965887 A 
86 -0.18724722966 A 
87 -0.319063282063 A 
88 -0.310923270725 A 
89 -0.297680012209 A 
90 -0.29067812137 A 
91 -0.153124902802 A 
92 -0.0832141989646 A 
93 0.0360608269851 A 
94 0.0692223913598 A 
95 0.0301088137407 A 
96 0.229967884645 A 
97 0.286834318788 A 
98 0.302023175627 A 
99 0.172030225713 A 
100 0.128331231506 A 
101 0.0852383292109 A 
102 -0.0890769934766 A 
103 -0.28596925454 A 
104 -0.277955689998 A 
105 -0.213135107915 A 
106 -0.187743795588 A 
107 -0.156312203071 A 
108 0.00927423989462 A 
109 0.0950491919392 A 
110 -0.103823712283 A 
111 -0.263438354304 A 
112 -0.169133590325 A 
113 -0.119342668528 A 
114 -0.184209907576 A 
115 -0.153083100597 A 
116 -0.118314865514 A 
117 -0.0218234673043 A 
118 0.0354090403385 A 
119 -0.176859459446 A 
120 -0.254330750514 A 
1 1.31156238699 B 
2 1.66603897664 B 
3 1.8595569523 B 
4 1.47610814343 B 
5 1.13938772251 B 
6 1.07959295698 B 
7 1.0562167754 B 
8 0.953732152873 B 
9 1.27923353158 B 
10 1.87416928486 B 
11 2.29643917738 B 
12 2.11874255833 B 
13 1.81800847267 B 
14 1.97156297894 B 
15 1.95639491025 B 
16 1.75903105961 B 
17 1.36979841803 B 
18 1.20025438569 B 
19 1.15465650184 B 
20 1.09201899355 B 
21 0.948241309108 B 
22 0.755764015696 B 
23 0.89321992313 B 
24 1.55401151175 B 
25 1.7724765184 B 
26 1.61741216053 B 
27 1.19119499499 B 
28 0.379190890768 B 
29 -0.280643671284 B 
30 -0.438517977457 B 
31 -0.358544058104 B 
32 -0.175439246148 B 
33 -0.152975829581 B 
34 -0.161103632796 B 
35 -0.174444281478 B 
36 0.0432634194416 B 
37 0.426620630846 B 
38 0.484334073737 B 
39 0.619581343298 B 
40 0.967283510405 B 
41 1.15176486771 B 
42 0.966602160933 B 
43 0.690373835041 B 
44 0.319762485659 B 
45 0.558607945261 B 
46 1.11704365618 B 
47 1.35119752184 B 
48 1.086453978 B 
49 0.522235623898 B 
50 0.331232373297 B 
51 0.470526554506 B 
52 0.88872478677 B 
53 1.3777468901 B 
54 1.98052619207 B 
55 2.74167480929 B 
56 3.71564209846 B 
57 4.7554986573 B 
58 5.35724571871 B 
59 5.09994377564 B 
60 6.79713731723 B 
61 13.5623123968 B 
62 19.9726094303 B 
63 20.6985773902 B 
64 19.5622430224 B 
65 16.9252890116 B 
66 13.785124688 B 
67 12.0153484193 B 
68 10.6335853944 B 
69 9.23145636242 B 
70 8.33279506304 B 
71 7.11679306668 B 
72 5.98971780649 B 
73 4.81795605529 B 
74 3.6240387853 B 
75 3.17710512841 B 
76 3.09525364338 B 
77 2.94968830182 B 
78 2.85812444624 B 
79 2.41084230435 B 
80 1.80196837641 B 
81 1.18822582466 B 
82 0.847087211338 B 
83 0.844579278397 B 
84 0.719435070951 B 
85 0.373826290695 B 
86 0.179833579104 B 
87 0.10827105313 B 
88 0.140513871238 B 
89 0.36900575791 B 
90 0.545788292614 B 
91 0.588906392532 B 
92 0.411607834074 B 
93 0.436297519059 B 
94 0.417543346098 B 
95 0.420644053229 B 
96 0.754192582582 B 
97 0.865901044214 B 
98 0.821331429891 B 
99 0.859522528975 B 
100 1.0698784309 B 
101 1.12094185211 B 
102 0.954696811999 B 
103 0.635033784692 B 
104 0.593828176146 B 
105 0.662067791202 B 
106 0.640073276401 B 
107 0.773737194106 B 
108 1.04778537143 B 
109 1.14218831145 B 
110 0.936124315428 B 
111 0.761897172562 B 
112 0.584860054282 B 
113 0.568945253284 B 
114 0.592650160898 B 
115 0.363421418416 B 
116 0.315516608971 B 
117 0.556218161647 B 
118 0.741402531046 B 
119 0.73670589581 B 
120 0.731201358535 B 
1 0.914487112088 B 
2 1.17888880951 B 
3 1.34882572489 B 
4 1.05705037522 B 
5 0.767924473683 B 
6 0.627155263031 B 
7 0.661419743127 B 
8 0.726639134719 B 
9 0.904404934323 B 
10 1.11446499538 B 
11 1.32234502189 B 
12 1.11272139974 B 
13 0.80278277695 B 
14 1.05206129918 B 
15 1.03054952945 B 
16 0.920053144065 B 
17 0.890783999963 B 
18 0.745241179888 B 
19 0.753375762718 B 
20 0.606204084282 B 
21 0.439550558806 B 
22 0.415665737741 B 
23 0.511097171088 B 
24 0.753958021098 B 
25 0.915744174748 B 
26 0.914912288237 B 
27 0.650537400908 B 
28 0.177843412682 B 
29 -0.182744261137 B 
30 -0.280968150367 B 
31 -0.131322561837 B 
32 -0.0936594361197 B 
33 -0.111213723334 B 
34 -0.0751949309223 B 
35 -0.114901791545 B 
36 -0.0165691620777 B 
37 0.117705450621 B 
38 0.195665130311 B 
39 0.49300993106 B 
40 0.748293222013 B 
41 0.702261888166 B 
42 0.579761929719 B 
43 0.354296503405 B 
44 0.0685749425124 B 
45 0.276465165244 B 
46 0.833851789425 B 
47 0.952399770341 B 
48 0.780124651512 B 
49 0.389046185042 B 
50 0.240762613037 B 
51 0.334216612367 B 
52 0.497505803488 B 
53 0.759900678942 B 
54 1.12736521148 B 
55 1.77820644505 B 
56 2.60137514 B 
57 3.11618984654 B 
58 3.21453966104 B 
59 3.02507885677 B 
60 4.10630457704 B 
61 7.81645787291 B 
62 11.474225964 B 
63 12.4863009071 B 
64 11.5994621204 B 
65 9.5999931249 B 
66 7.96585566708 B 
67 7.08309536929 B 
68 6.04261032076 B 
69 5.26284702902 B 
70 4.76880466452 B 
71 4.10897764688 B 
72 3.33692117069 B 
73 2.6513184514 B 
74 2.25667303445 B 
75 1.83839013124 B 
76 1.84439486988 B 
77 1.74545691393 B 
78 1.60528910561 B 
79 1.42843608445 B 
80 0.854469270873 B 
81 0.563227776699 B 
82 0.299704948636 B 
83 0.270143019019 B 
84 0.283668987216 B 
85 0.181017474033 B 
86 0.0822636124446 B 
87 -0.0465301247043 B 
88 -0.000460798489744 B 
89 0.0926334491843 B 
90 0.192295768771 B 
91 0.29542265617 B 
92 0.218214141112 B 
93 0.145843998014 B 
94 0.12500365606 B 
95 0.147889577395 B 
96 0.368717140352 B 
97 0.580075802767 B 
98 0.459540843701 B 
99 0.459168312255 B 
100 0.614213389976 B 
101 0.627367541442 B 
102 0.562408018057 B 
103 0.31716603245 B 
104 0.288874098133 B 
105 0.303797627692 B 
106 0.338691064084 B 
107 0.336034553249 B 
108 0.587964074115 B 
109 0.649227026019 B 
110 0.541946830382 B 
111 0.542082081996 B 
112 0.51192491824 B 
113 0.327474693143 B 
114 0.254878532604 B 
115 0.134544321919 B 
116 0.100368014222 B 
117 0.211272916527 B 
118 0.267339751552 B 
119 0.30990753715 B 
120 0.444492582364 B 

धन्यवाद फिर से!

+1

मुझे लगता है कि 'geom_ribbon()' जो हो सकता है वह हो सकता है, लेकिन यदि आप एक [पुनरुत्पादित उदाहरण] प्रदान करते हैं तो यह आपकी सहायता करना आसान होगा (http://stackoverflow.com/questions/5963269/how- टू-बनाने-एक-महान आर प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य-उदाहरण)। –

+0

@ करावा, तेजी से टिप्पणी के लिए धन्यवाद। मैंने बिना सफलता के 'geom_ribbon' की कोशिश की - - – dli

+0

वांछित आउटपुट क्या है? गणना करने में आप किस मानक त्रुटि में रुचि रखते हैं और आप लाइन के रंग को कैसे प्रभावित करना चाहते हैं? ऐसा लगता है कि अब आपके पास प्रत्येक स्थिति पर एक मूल्य है। आप एक अवलोकन के साथ मानक त्रुटि की गणना नहीं कर सकते हैं। – MrFlick

उत्तर

9

जैसा कि @MrFlick पहले से ही कहा गया है, आप प्रत्येक एक्स-मान के लिए मानक त्रुटि की गणना नहीं कर सकते हैं। हालांकि, ऐसे कई विकल्प हैं जिन पर आप विचार कर सकते हैं।

विकल्प 1: साजिश stat_smooth साथ एक बहुत छोटी अवधि के साथ एक लेस चिकनी जिसमें आप मानक त्रुटि के लिए एक छायांकित क्षेत्र में शामिल कर सकते हैं:

ggplot(dat, aes(x=pos,y=value, colour=type)) + 
    stat_smooth(method="loess", span=0.1, se=TRUE, aes(fill=type), alpha=0.3) + 
    theme_bw() 

इस देता है: enter image description here

विकल्प 2: क्योंकि आपके पास प्रत्येक x मान के लिए उच्च और निम्न मान हैं, तो आप उच्च और निम्न मानों के लिए अलग-अलग रेखाएं प्लॉट कर सकते हैं। आपको सबसे पहले एक उच्च/कम चर creat करने के लिए है:

dat$level <- rep(c("high","low"), each=120) 
ggplot(dat, aes(x=pos,y=value, colour=type)) + 
    geom_line(aes(linetype=level)) + 
    theme_bw() 

इस देता है: enter image description here

विकल्प 3: के रूप में आप एक उच्च और प्रत्येक x मूल्य के लिए एक कम मूल्य है, तो आप एक प्लॉट कर सकते हैं साथ उच्च और निम्न मूल्य के बीच geom_ribbon:

ggplot(dat, aes(x=pos,y=value, colour=type)) + 
    stat_summary(geom="ribbon", fun.ymin="min", fun.ymax="max", aes(fill=type), alpha=0.3) + 
    theme_bw() 

इस देता है: enter image description here

+0

आपको बहुत बहुत धन्यवाद। क्या आपकी पहली चिकनी साजिश में छाया का रंग बदलने का कोई तरीका है? लाइन के समान रंग का उपयोग करने की तरह। – dli

+1

@dli अद्यतन उत्तर देखें। मैंने तीसरा विकल्प भी अपडेट किया है। – Jaap

+0

मुझे लगता है कि मुझे वही चाहिए जो मुझे चाहिए। आपको पुनः बहुत बहुत धन्यवाद! @Jaap – dli

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