Вопросы с тегом «ggplot2»

ggplot2 - это расширенная библиотека построения графиков для R, основанная на принципах «Грамматики графики». Используйте этот тег для вопросов * по теме *, которые (а) включают `ggplot2` как критическую часть вопроса и / или ожидаемый ответ, & (б) не только о том, как использовать` ggplot2`.

1
Получение разных результатов при построении эллипсов 95% CI с помощью ggplot или пакета эллипсов
Я хочу визуализировать результаты кластеризации (созданные с помощью protoclust{protoclust}), создавая диаграммы разброса для каждой пары переменных, используемых для классификации моих данных, раскраски по классам и перекрытия эллипсов для 95% доверительного интервала для каждого из классов (чтобы проверить, какие elipses-классы перекрываются под каждой парой переменных). Я реализовал рисование эллипсов двумя разными …

3
Как сравнить два набора данных с графиком QQ, используя ggplot2?
Как новичок в области статистики и R, мне было очень трудно пытаться сгенерировать qqplots с соотношением сторон 1: 1. ggplot2, кажется, предлагает гораздо больший контроль над построением графиков, чем стандартные пакеты графиков R, но я не вижу, как выполнить qqplot в ggplot2 для сравнения двух наборов данных. Итак, мой вопрос, …

2
Как можно построить непрерывный непрерывный взаимодействия в ggplot2?
Допустим, у меня есть данные: x1 <- rnorm(100,2,10) x2 <- rnorm(100,2,10) y <- x1+x2+x1*x2+rnorm(100,1,2) dat <- data.frame(y=y,x1=x1,x2=x2) res <- lm(y~x1*x2,data=dat) summary(res) Я хочу построить непрерывное непрерывное взаимодействие так, чтобы x1 находился на оси X, а x2 был представлен 3 строками, одна из которых представляет x2 при Z-значении 0, одна при …

1
Как интерпретировать участки с надрезами
Делая некоторые EDA, я решил использовать рамочный график, чтобы проиллюстрировать разницу между двумя уровнями фактора. Способ, которым ggplot отображал рамочный график, был удовлетворительным, но немного упрощенным (первый график ниже). Изучая характеристики коробочных участков, я начал экспериментировать с выемками. Я понимаю, что метки отображают CI вокруг медианы, и что если две …

1
Как нарисовать подобранный график и реальный график распределения гаммы на одном графике?
Загрузите пакет, необходимый. library(ggplot2) library(MASS) Генерация 10000 номеров, приспособленных к гамма-распределению. x <- round(rgamma(100000,shape = 2,rate = 0.2),1) x <- x[which(x>0)] Нарисуйте функцию плотности вероятности, предположим, что мы не знаем, к какому распределению x подходит. t1 <- as.data.frame(table(x)) names(t1) <- c("x","y") t1 <- transform(t1,x=as.numeric(as.character(x))) t1$y <- t1$y/sum(t1[,2]) ggplot() + geom_point(data …

2
Рассчитать кривую ROC для данных
Итак, у меня есть 16 испытаний, в которых я пытаюсь идентифицировать человека по биометрической характеристике, используя расстояние Хэмминга. Мой порог установлен на 3,5. Мои данные ниже, и только пробная версия 1 является истинным положительным результатом: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 3 0.34 4 0.29 5 0.55 6 0.47 …
9 mathematical-statistics  roc  classification  cross-validation  pac-learning  r  anova  survival  hazard  machine-learning  data-mining  hypothesis-testing  regression  random-variable  non-independent  normal-distribution  approximation  central-limit-theorem  interpolation  splines  distributions  kernel-smoothing  r  data-visualization  ggplot2  distributions  binomial  random-variable  poisson-distribution  simulation  kalman-filter  regression  lasso  regularization  lme4-nlme  model-selection  aic  r  mcmc  dlm  particle-filter  r  panel-data  multilevel-analysis  model-selection  entropy  graphical-model  r  distributions  quantiles  qq-plot  svm  matlab  regression  lasso  regularization  entropy  inference  r  distributions  dataset  algorithms  matrix-decomposition  regression  modeling  interaction  regularization  expected-value  exponential  gamma-distribution  mcmc  gibbs  probability  self-study  normality-assumption  naive-bayes  bayes-optimal-classifier  standard-deviation  classification  optimization  control-chart  engineering-statistics  regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.