绘制 R 中的置信区间

Question

我想使用 ggplot / geom_point 绘制典型误差和置信区间的分数变化。我希望将每个点的置信区间上限和下限设置为 0.93（即 90% CI）。

我使用了以下虚拟数据：

这是我到目前为止所使用的，并且已经得到了每个点以及典型错误来绘制得很好，但我的 CI 尝试没有奏效。

ggplot(Testing)+
  geom_point(aes(Change,Athlete), size = 3)+
  theme_classic()+
  xlab("Score Change")+
  scale_x_continuous(limits = c(-12,12))+
  annotate("rect", xmin=-1.8, xmax=1.8, ymin=0, ymax=Inf, alpha = .3)`

任何获得每个点的 CI 的帮助都会有很大帮助。

到目前为止剧情是这样的

Answer 1

这里有一些可以帮助你开始的东西：

1. 首先，让我们生成一些随机样本数据。

    set.seed(2018)
    df <- data.frame(
        Athlete = paste("Athlete", 1:9),
        Score_Change = rnorm(9, 0, 5))
   

2. 我们无法将

   Score_Change

   绘制为

   Athlete

   的函数；我们还显示了基于简单线性模型的总体平均值，包括 90% 置信区间

   Score_Change ~ 1

   。这适合于

   Score_Change

   的简单截距 OLS 模型。

    ggplot(df, aes(Athlete, Score_Change)) +
        geom_point() +
        geom_smooth(
            aes(x = as.integer(Athlete)),
            method = "lm",
            formula = y ~ 1,
            se = TRUE,
            level = 0.90) +
        coord_flip()