溫馨提示×
您好，登錄后才能下訂單哦！
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務條款》
您好，登錄后才能下訂單哦！
本篇文章為大家展示了R語言計算一組數據的置信區間并畫密度圖進行可視化展示的示例分析，內容簡明扼要并且容易理解，絕對能使你眼前一亮，通過這篇文章的詳細介紹希望你能有所收獲。
我看了StatQuest 介紹置信區間的那一期視頻，大體理解了，但是讓我用語言表述出來，還有點不知道如何表達。本來B站可以直接看StatQuest的視頻的，今天看到B站的up主發消息說StatQuest的原作者準備入駐B站了，所以他把原來獲得授權的那些視頻全都刪掉了。所以要在B站看這些視頻還要等一陣子了。
今天的主要內容來自 How to Calculate Confidence Interval in R : Statistics in R : Data Sharkie
計算置信區間用到的函數是CI()函數，來自R語言包Rmisc
R語言包Rmisc第一次使用需要先安裝
install.packages("Rmisc")
計算某組數據均值95%的置信區間
x<-iris$Sepal.Length
library(Rmisc)
CI(x,ci=0.95)
返回的結果是
> CI(x,ci=0.95)
upper mean lower
5.976934 5.843333 5.709732
前面提到的參考鏈接里有一句話
Logically, as you increase the sample size, the closer is the value of a sample parameter to a population parameter, therefore the narrower the confidence interval gets. 樣本越大，樣本的均值越接近總體的均值，所以均值的置信區間就會越窄
ggplot2畫密度分布圖按取值范圍填充不同的顏色
下面使用ggplot2畫密度圖展示并且展示均值95%的置信區間
#install.packages("Rmisc")
library(Rmisc)
x<-iris$Sepal.Length
library(Rmisc)
x1<-CI(x,ci=0.95)
class(x1[1])
dat<-with(density(x),data.frame(x,y))
dat1<-dat[dat$x>x1[3]&dat$x<x1[1],]
library(ggplot2)
ggplot(iris,aes(Sepal.Length))+
geom_density(fill="grey")+
geom_vline(xintercept = x1[1],lty="dashed")+
geom_vline(xintercept = x1[3],lty="dashed")+
geom_area(data=dat1,aes(x=x,y=y),fill="red")+
geom_vline(xintercept = x1[2],lty="dashed")+
scale_y_continuous(expand = c(0,0),
limits = c(0,0.41))+
theme_minimal()
上述內容就是R語言計算一組數據的置信區間并畫密度圖進行可視化展示的示例分析，你們學到知識或技能了嗎？如果還想學到更多技能或者豐富自己的知識儲備，歡迎關注億速云行業資訊頻道。
免責聲明：本站發布的內容（圖片、視頻和文字）以原創、轉載和分享為主，文章觀點不代表本網站立場，如果涉及侵權請聯系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關證據，一經查實，將立刻刪除涉嫌侵權內容。
