r - ggplotを使用して時系列で複数の変数の平均をプロットする

Question

a から k までの複数の変数の時系列データを含むファイルがあります。

変数 a から k の平均を経時的にプロットするグラフを作成したいと思います。その平均線の上と下には、毎日の最大変動と最小変動を表す平滑化された領域が追加されます。

信頼区間のようなものですが、平滑化されたバージョンです。

データセットは次のとおりです: https://dl.dropbox.com/u/22681355/co.csv

これが私がこれまでに持っているコードです:

library(ggplot2)
library(reshape2)
meltdf <- melt(df,id="Year")
ggplot(meltdf,aes(x=Year,y=value,colour=variable,group=variable)) + geom_line()

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これは、ブートストラップされた 95 % 信頼区間を示しています。

ggplot(meltdf,aes(x=Year,y=value,colour=variable,group=variable)) +
  stat_summary(fun.data = "mean_cl_boot", geom = "smooth")

ggplot 平滑化されたブートストラップ信頼度

これは、すべての変数 +-1SD のすべての値の平均を示しています。

ggplot(meltdf,aes(x=Year,y=value)) +
  stat_summary(fun.data ="mean_sdl", mult=1, geom = "smooth")

ここに画像の説明を入力

変数の平均と SD を計算する前に、年の平均を計算することをお勧めしますが、それはあなたに任せます。

ただし、分布は明らかに対称的ではないため、ブーストラップ信頼区間の方が賢明だと思います。幅も狭くなります。;)

もちろん、値を対数変換することもできます。

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