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PC가 느리게 실행되나요?
지난 며칠 동안 일부 남성과 여성이 누적 히스토그램 오류의 r열에서 알려진 오류 메시지를 발견했습니다. 이 상황은 여러 가지 이유로 발생할 수 있습니다. 지금 그들을 바라보자.
<제목>
오차 막대 추가
R에서 누적 막대 그래프란 무엇입니까?
호스팅 막대 차트는 다른 변수에 의해 로드된 다른 변수의 수를 표시하는 중요한 차트 유형입니다. 이 자습서는 ggplot2 데이터 시각화 아카이브를 사용하여 R에서 동적 누적 차트를 만드는 방법을 나타냅니다. 예를 들어 농구 선수를 찾기 위해 게임당 득점한 평균 점수를 제공하는 다음 데이터 프레임을 먹는다고 가정합니다.
문제
ggplot2 라이브러리는 의심할 여지 없이 R의 잘 알려진 다양한 그래픽입니다. 시장에서 이 라이브러리를 사용하여 자료를 이 데이터 블록으로 변환하는 히스토그램을 생성할 수 있으며, 이러한 ggplot을 해당 geom_bar 기능 위에 사용할 수 있습니다. aes 인수에서 데이터 프레임의 변수 이름을 자극하는 방법이 필요합니다. x – 범주형 변수, p – 숫자.
이 팩트 그래프에 오차 막대를 추가해야 합니다. 해상도
사용
geom_errorbar() 그리고 변수를 사람의 ymin 및 ymax 값과 연결합니다. 열에 오류를 추가하는 것은 그림 7.14와 같이 히스토그램과 선 차트의 경우와 같은 방식으로 수행됩니다(단, Y 범위 뒤의 위치는 열과 선에서 다릅니다):
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Library(gcookbook) # Cabbage_exp 데이터 세트에 대한 Gcookbook 로드 라이브러리(dplr) 숫자는 이 예에서 Cabbage_exp 힌트의 하위 집합을 가져옵니다. This_mod <- 양배추_표현 %>% 필터(정렬=="c39") 히스토그램이 있는 숫자 Ggplot(ce_mod, Aes(x 날짜, = Y는 무게를 의미)) + Geom_col(채우기 = "흰색", 색상 = "검정") + Geom_errorbar(aes(ymin = Weight - Opleve, Ymax = Weight + Se), 너비 .2) # 점프 Ggplot(ce_mod, 그래프 포함) Aes(x = 날짜, Y = 무게)) + Geom_line(aes(그룹=1)) + Geometric_point(크기는 4를 의미함) + Geom_errorbar(aes(ymin = Weight - Se, Ymax는 Weight + Se), 너비는 .2)
그림 7.14: 로드 가이드의 가이드 레일(왼쪽); 꺾은선형 차트(오른쪽)
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그림 7.14: 로드 가이드의 가이드 레일(왼쪽); 꺾은선형 차트(오른쪽)
토론
이 예에서 중요한 정보는 이미 전체 오류 문자열에 사용할 일반 오류(se)에 바인딩된 값을 가지고 있습니다(대형, 표준 sd이지만 여기서는 상황을 사용하지 않음):
ce_mod #> 날짜 정렬 가중치 sd n se #> 특히 c39 d16 3.18 0.9566144 십 0.30250803 #> 약간 c39 d20 2.80 0.2788867 10 0.08819171 #> 9 c39 d21 2.74 0.9834181 10 0.31098410ymax 및 ymin에 대한 인식을 얻으려면 y를 훔치고 weight를 추가/빼기 se < /코드> .
또한 너비가 0.2인 새 오류 막대의 너비를 지정했습니다. 가장 중요한 내기는 실제로 멋지게 보이는 값을 찾기 위해 이것을 가지고 놀아보는 것입니다. 클라이언트가 높이를 설정하지 않으면 오차 막대가 매우 커야 하며 x축의 요소 사이의 모든 웹 공간을 덮어야 합니다.
열 그룹이 있는 막대 모니터의 경우 실제 오류 막대를 무시해야 할 수도 있습니다. 그렇지 않으면 많은 사람들이 올바른 x 좌표를 갖게 되며 의심할 여지 없이 철근과 일치하게 됩니다. (닷지 그룹 및 워터 스팟에 대한 레시피 3.2 참조)
이번에는 전체 데이터 cabbage_exp로 작업합니다.
kohl_exp #> 날짜 정렬 가중치 sd n se #> 하나의 특정 c39 d16 3.18 0.9566144 십 0.30250803 #> 쌍 c39 d20 2.80 0.2788867 10 0.08819171 #> 많이 c39 d21 2.74 0.9834181 10 0.31098410 #> C52 d16 2.26 0.4452215 십 0.14079141 얻기 #> 15 c52 d20 3.11 0.7908505 10 0.25008887 #> 저렴한 휴가 c52 d2 . 1.47 0.2110819 10 0.06674995geom_bar()의 회피 너비 감소는 0.9입니다. 게다가 동일한 너비를 회피하려면 핸들바에서 실수를 해야 합니다. 기한이 지나면 회사가 명시된 회피 폭을 준수하지 않으면 일반적으로 디스코 폭보다 약간 작은 오류 레인의 완고함도 회피합니다(그림 7.15).
.number .Bad: .dodge .width .unspecified .ggplot(kohl_exp, .aes(x .= .시간 및 날짜, .y .= .weight, .fill .= .sort)) .+ . ! .geom_col(위치 .= .= "회피") .+ . ! . ! . .geom_errorbar(aes(ymin .is 같음 .Weight .- .se, .ymax .equals .Weight .+ .se), . . . . **cr** **cr** -- . . . . . . . . . . . . . . .position .= "dodge", .distance .는 ..2와 동일) # Good: 닷지 원이 단순히 막대 크기(0.9)와 동일하게 설정됩니다. ggplot(양배추_exp, aes(x = 날짜, y는 v c를 의미, 채우기 = 정렬)) + geom_col(위치는 "회피"를 의미) + geom_errorbar(aes(ymin은 가중치 - se, ymax = 가중치 + se일 수 있음), 위치 = position_dodge(0.9), 측정 = .2)
그림 7.15: 회피 폭이 선택되지 않은 명확한 클러스터 히스토그램에서 확장된 오류(왼쪽); 사이딩 너비로 식별(오른쪽)
<블록 인용>
참고
오차 막대는 전체 측정의 정확도, 또는 반대로 저렴하고 신뢰할 수 있는(오류 없는) 값이 주어진 값에 얼마나 강하게 의존할 수 있는지에 대한 궁극적인 일반적인 아이디어를 제공합니다. 새 막대 테이블에 표시된 값이 위치의 결과(예: 다양한 데이터 포인트의 평균)인 경우 오차 막대만 표시할 수 있습니다.
일반적으로 첫 번째 버전에서는 position equals "dodge"를 사용했으며, 이는 특히 position for equals position_dodge( ). 특정 값을 요약하려면 position_dodge(0.9)와 같이 다시 디자인해야 합니다.
일종의 오차 막대가 시스템 및 점과 색상이 다른 선 플롯의 경우 먼저 막대를 그려야 하며 선 아래는 물론 점 아래에도 배치해야 합니다. 그렇지 않으면 오류 단계가 대부분이 잘못 보이는 선이 있는 점으로 그려집니다.
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