Güven aralıklı bir etkileşim grafiği nasıl çizilir?

Girişimlerim:

1. Güven aralığı alamadım interaction.plot()

2. ve diğer yandan plotmeans()'gplot' paketinden iki grafik gösterilmez. Ayrıca, plotmeans()varsayılan olarak eksen farklı olduğu için biri diğerinin üzerine iki grafik uygulayamadım .

3. plotCI()'Gplot' paketini kullanarak ve iki grafiği üst üste getirerek biraz başarılı oldum ama yine de eksenin eşleşmesi mükemmel değildi.

Güven aralıklı bir etkileşim planının nasıl yapılacağına dair tavsiyeleriniz var mı? Tek bir işlevle ya da üst üste bindirme plotmeans()ya da plotCI()grafiklerle ilgili tavsiyeler .

kod örneği

br=structure(list(tangle = c(140L, 50L, 40L, 140L, 90L, 70L, 110L, 
150L, 150L, 110L, 110L, 50L, 90L, 140L, 110L, 50L, 60L, 40L, 
40L, 130L, 120L, 140L, 70L, 50L, 140L, 120L, 130L, 50L, 40L, 
80L, 140L, 100L, 60L, 70L, 50L, 60L, 60L, 130L, 40L, 130L, 100L, 
70L, 110L, 80L, 120L, 110L, 40L, 100L, 40L, 60L, 120L, 120L, 
70L, 80L, 130L, 60L, 100L, 100L, 60L, 70L, 90L, 100L, 140L, 70L, 
100L, 90L, 130L, 70L, 130L, 40L, 80L, 130L, 150L, 110L, 120L, 
140L, 90L, 60L, 90L, 80L, 120L, 150L, 90L, 150L, 50L, 50L, 100L, 
150L, 80L, 90L, 110L, 150L, 150L, 120L, 80L, 80L), gtangles = c(141L, 
58L, 44L, 154L, 120L, 90L, 128L, 147L, 147L, 120L, 127L, 66L, 
118L, 141L, 111L, 59L, 72L, 45L, 52L, 144L, 139L, 143L, 73L,  
59L, 148L, 141L, 135L, 63L, 51L, 88L, 147L, 110L, 68L, 78L, 63L, 
64L, 70L, 133L, 49L, 129L, 100L, 78L, 128L, 91L, 121L, 109L, 
48L, 113L, 50L, 68L, 135L, 120L, 85L, 97L, 136L, 59L, 112L, 103L, 
62L, 87L, 92L, 116L, 141L, 70L, 121L, 92L, 137L, 85L, 117L, 51L, 
84L, 128L, 162L, 102L, 127L, 151L, 115L, 57L, 93L, 92L, 117L, 
140L, 95L, 159L, 57L, 65L, 130L, 152L, 90L, 117L, 116L, 147L, 
140L, 116L, 98L, 95L), up = c(-1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
-1L, -1L, 1L, 1L, 1L, 1L, -1L, -1L, -1L, -1L, 1L, 1L, -1L, -1L, 
1L, 1L, -1L, 1L, 1L, -1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, -1L, -1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, -1L, -1L, 1L, 1L, -1L, -1L, -1L, -1L, -1L, -1L, -1L, 
1L, -1L, -1L, -1L, -1L, -1L, 1L, -1L, 1L, 1L, -1L, -1L, -1L, 
-1L, 1L, -1L, 1L, -1L, -1L, -1L, 1L, -1L, 1L, -1L, 1L, 1L, 1L, 
-1L, -1L, -1L, -1L, -1L, -1L, 1L, -1L, 1L, 1L, -1L, -1L, 1L, 
1L, 1L, -1L, 1L, 1L, 1L)), .Names = c("tangle", "gtangles", "up"
), class = "data.frame", row.names = c(NA, -96L))

plotmeans2 <- function(br, alph) {
dt=br;   tmp   <- split(br$gtangles, br$tangle);   
means <- sapply(tmp, mean);  stdev <- sqrt(sapply(tmp, var));  
n <- sapply(tmp,length);  
ciw   <- qt(alph, n) * stdev / sqrt(n)
plotCI(x=means, uiw=ciw, col="black", barcol="blue", lwd=1,ylim=c(40,150),  xlim=c(1,12)); 
par(new=TRUE) dt= subset(br,up==1);   
tmp   <- split(dt$gtangles, dt$tangle);  
means <- sapply(tmp, mean);  
stdev <- sqrt(sapply(tmp, var));  
n <- sapply(tmp,length); 
ciw  <- qt(0.95, n) * stdev / sqrt(n)
plotCI(x=means, uiw=ciw, type='l',col="black", barcol="red", lwd=1,ylim=c(40,150), xlim=c(1,12),pch='+');
abline(v=6);abline(h=90);abline(30,10); par(new=TRUE);
dt=subset(br,up==-1);   
tmp <- split(dt$gtangles, dt$tangle);  
means <- sapply(tmp, mean);  
stdev <- sqrt(sapply(tmp, var));  
n <- sapply(tmp,length); 
ciw <- qt(0.95, n) * stdev / sqrt(n)
plotCI(x=means, uiw=ciw, type='l', col="black", barcol="blue",   lwd=1,ylim=c(40,150), xlim=c(1,12),pch='-');abline(v=6);abline(h=90);
abline(30,10);
}

plotmeans2(br,.95)

Ggplot kullanmaya istekli iseniz , aşağıdaki kodu deneyebilirsiniz.

Sürekli bir öngörücü ile

library(ggplot2)
gp <- ggplot(data=br, aes(x=tangle, y=gtangles)) 
gp + geom_point() + stat_smooth(method="lm", fullrange=T) + facet_grid(. ~ up)

yontulmuş bir etkileşim planı için

Standart bir etkileşim grafiği için (ürettiği gibi interaction.plot()), fasetlemeyi kaldırmanız yeterlidir.

gp <- ggplot(data=br, aes(x=tangle, y=gtangles, colour=factor(up))) 
gp + geom_point() + stat_smooth(method="lm")

Ayrık bir öngörücü ile

ToothGrowthVeri kümesini kullanma (bkz. help(ToothGrowth)),

ToothGrowth$dose.cat <- factor(ToothGrowth$dose, labels=paste("d", 1:3, sep=""))
df <- with(ToothGrowth , aggregate(len, list(supp=supp, dose=dose.cat), mean))
df$se <- with(ToothGrowth , aggregate(len, list(supp=supp, dose=dose.cat), 
              function(x) sd(x)/sqrt(10)))[,3]

opar <- theme_update(panel.grid.major = theme_blank(),
                     panel.grid.minor = theme_blank(),
                     panel.background = theme_rect(colour = "black"))
gp <- ggplot(df, aes(x=dose, y=x, colour=supp, group=supp))
gp + geom_line(aes(linetype=supp), size=.6) + 
     geom_point(aes(shape=supp), size=3) + 
     geom_errorbar(aes(ymax=x+se, ymin=x-se), width=.1)
theme_set(opar)

Fox ve Hong'un R'de efekt paketi de var. Bkz. J. Stat. Yumuşak. kağıtları burada ve burada güven aralıkları ve üreten Ar koduyla örnekler için.

Bir ggplot çözümü kadar güzel değil, biraz daha genel ve orta derecede karmaşık GLM'ler için bir cankurtaran.