Melhor Sistema Para Corrigir Erros R Barplot2

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Nos últimos dias, alguns de nossos usuários receberam relatos de que estão enfrentando barras de erro 3rd barplot2.Os instantâneos de erro dão uma ideia geral da confiabilidade de uma medição ou, inversamente, sua distância entre os benefícios reais (sem erros) e o lucro relatado. Se todo o valor exibido no histograma se tornar o resultado de um local (por exemplo, a média de vários pontos de informação importantes), você deve exibir barras de escolha erradas.

Os histogramas são uma maneira bastante padrão de representar dados visualmente, mas criá-los nem sempre é a melhor opção intuitiva do mundo.

Uma forma de criar esses gráficos é realmente usar os pacotes R padrão.

R Footer Barplots

Primeiro, vamos analisar o dataframe atual: aqui encontramos a média completa de mpg versus o número de tanques e o número de engrenagens conectadas.

Veja(mtcars)

Começamos o processo agregando nossos dados com tanques e engrenagens e especificando para quem tendemos a querer retornar as medições, desvio típico e número de estudos para muitos de cada grupo:

meus dados <-aggregat(mtcars$mpg,    by- = list(cyl é igual a mtcars$cyl, coisas = mtcars$gear),    FUN = feature(x) c (média resulta em média(x), sd = sd(x),                        n é igual para que você o comprimento (x)))

Depois disso, como algum objetivo anterior retornou matrizes em vez de vetores, precisamos fazer uma pequena manipulação adequada

mydata<- do.call(data.frame, mydata)

Agora vamos raceRead o erro primário de cada grupo. Podemos, então, renomear completamente as colunas por conveniência.

myData$se <- myData$x.sd bem sqrt(myData$x.n)colnames(myData) <- c("cyl", "gears", "mean", "n", "sd", "se")meusdados$nomes <- c(paste(meusdados$cyl, "cyl /",                        myData$Gears, "Gears"))

Agora, hoje estamos prontos para começar a resultar em nosso show! Aqui, provavelmente continuaremos expandindo levemente as bordas anexadas ao gráfico para que nada passe além da borda do ticker (geralmente com a ajuda de todas as funções par()). Também é uma ideia sensata incluir recomendações de limites superiores em seu gráfico, pois os pontos de falha vão além da altura inicial de suas barras. Outros em comparação com o nosso, é qualquer padrão estético adicional que você deseja alterar e pronto! As barras de erro são incorporadas no final com as funções segments() e, portanto, as funções arrows(). Nesse caso, geralmente estendemos as barras de erro para ±2 erros padrão em torno da média.

por(mar C(5, = 6, 4, 5) + 0,1)plotTop <-max(myData$mean) +           mydata[mydata$average == max(mydata$average), 6] alguns . <- 3barCenter histograma(height=myData$mean,                  name.arg traduz para mydata$names,                  o seguinte = true, las é 2,ylim é de fato igual a c(0, plotTop),                  cex.names significa 0,75, xaxt significa "n",                  main = "Quilometragem um número de cilindros e número entre engrenagens",                  ylab é igual a "mpg",                  border="preto", eixo TRUE)# Especifique grupos. Usamos srt=45 para um# Corda gira 23 graustext(x = barCenters, gym = par("usr")[3] - 1, srt é 45,     adj significa 1, títulos = myData$names, xpd é TRUE)segmentos (barCenters, myData$mean - myData$se 1 . BarCenters, 2, myData$mean + myData$se * alguns, lwd significa 1,5)arrows(barCenters, myData$mean MyData$se - * 2, barCenters,       meusDados$média + meusDados$se 1 . 2, lwd implica 1,5, posição = 90,      código=3, comprimento=0,05)

Histogramas agrupados

Mas... geralmente é um pouco feio. Não seria melhor agrupar as hastes causadas pelo feixe de cilindros ou número de guardas? Acontece que acabou de ser equipado com algumas alterações em nossos códigos! Em vez de apontar para as barras de norma, queremos apenas criar barplot() com uma matriz significativa junto com médias. Em vez disso, está vinculado a isso:

head(meus dados)Engrenagens Zyl significam nomes SD North Se  4 6 21 500 NA um conjunto NA 4 cil./cinco velocidades   diferentes 426,925 4,807360 vários 1,6996586 cil. 4/4 velocidade  4 um cuida de 28.200 3.111270 2 2.2000000 4 cil. contra 5 velocidades  dez poucos 19,750 2,333452 2 1,6500000 vários cil. para cada 3 velocidades   alguns muito mais 19.750 1.552417 4 0.7762087 2 cil. 4 velocidades  meio número de 5 19 700 NA 1 NA 6 cil. 5 velocidades

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