在ggplot2和R中为正态分布的散点图创建置信区域答案

【问题标题】：creating confidence area for normally distributed scatterplot in ggplot2 and R在ggplot2和R中为正态分布的散点图创建置信区域
【发布时间】：2011-12-19 04:45:19
【问题描述】：

我有一些数据，比如说（实际上，我有大量数据）：

x   y
0.1 0.267
0.2 0.254
0.3 0.182
0.4 0.173
0.5 0.121
0.6 0.089
0.7 0.070
0.8 0.056
0.9 0.031

这个数据大致遵循我用 ggplot stat_smooth() 绘制的趋势曲线。 stat_smooth 创建了一个灰色区域，它有 95% 的把握认为趋势线将落入其中。

我希望做的是在趋势线所在的位置周围创建一个灰色区域，在假设趋势线周围呈正态分布的情况下，在数据点将下降的位置周围创建一个灰色区域，置信度为 95%。

另一种说法是，我想要一条平滑线连接误差线的顶部和底部，并在 ggplot 之间进行遮蔽。我该怎么做呢？

谢谢。

【问题讨论】：

标签： r statistics ggplot2 visualization graphing

【解决方案1】：

您要查找的内容本质上称为预测区间。这是ggplot2中的一种方法

library(ggplot2)

# RUN REGRESSION AND APPEND PREDICTION INTERVALS
lm_fit  = lm(total_bill ~ tip, data = tips)
tips_with_pred = data.frame(tips, predict(lm_fit, interval = 'prediction'))

# PLOT WITH REGRESSION LINE, CONFIDENCE INTERVAL AND PREDICTION INTERVAL
p0 <- ggplot(tips_with_pred, aes(x = tip, y = total_bill)) + 
  geom_point() +
  geom_smooth(method = 'lm', aes(fill = 'confidence'), alpha = 0.5) +
  geom_ribbon(aes(y = fit, ymin = lwr, ymax = upr, fill = 'prediction'),
    alpha = 0.2) +
  scale_fill_manual('Interval', values = c('green', 'blue')) +
  opts(legend.position = c(0.20, 0.85))

【讨论】：

有趣的数据...有很多慷慨的人。不过，我认为 x 和 y 轴应该颠倒，不是吗？
是的。我只是快速拼凑出一些东西来说明这两个区间的构造。
美丽。我认为这篇文章最终让我相信，我要好好学习第三个R 图形系统。