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Rを使用して統計グラフをプロットしています。単純なグラフをプロットできます。ただし、複雑なデータをプロットする方法がわかりません。

このすべての情報をグラフにまとめるのを手伝ってくれる人はいますか? N (カウント) を除く。

私のデータセット

$ df <- read.csv("database.csv", header=TRUE, sep=",")
$ df

# df is 'data frame'
# Gives count (N), mean, standard deviation (sd), standard error of the mean (se), 
# and confidence interval (ci)

                   method   N       mean          sd           se          ci
4                       A 100  0.3873552 0.014513971 0.0014513971 0.002879887
6                       B 100  0.3873552 0.014513971 0.0014513971 0.002879887
11                      C 100  0.3873552 0.014513971 0.0014513971 0.002879887
12                      D 100  0.3873552 0.014513971 0.0014513971 0.002879887
10                      E 100  0.3757940 0.027337627 0.0027337627 0.005424378
1                       F 100  0.3715910 0.006180728 0.0006180728 0.001226391
3                       G 100  0.3642126 0.051949010 0.0051949010 0.010307811
5                       H 100  0.3615370 0.006790384 0.0006790384 0.001347359
9                       I 100  0.3589878 0.010288660 0.0010288660 0.002041493
13                      J 100  0.3585191 0.030658287 0.0030658287 0.006083269
2                       K 100  0.3570351 0.013531711 0.0013531711 0.002684985
7                       L 100  0.3497304 0.078784858 0.0078784858 0.015632625
8                       M 100  0.2994054 0.009305584 0.0009305584 0.001846430

データセットのすべての情報を含む単純なグラフが必要です。

注: カウント (N) と平均の標準誤差 (se) は必要ありません。

たとえば、棒グラフを作成して信頼区間を追加するにはどうすればよいですか?

その他の例:

ここに画像の説明を入力

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2 に答える 2

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names=data$method
x = 1:13*2-1
CI.up = as.numeric(data$mean)+as.numeric(data$ci)
CI.dn = as.numeric(data$mean)-as.numeric(data$ci)
plot(data$mean~x, cex=1.5,xaxt='n',ylim=c(0.3,0.40), xlab='',ylab='lalala!', main='blahblahblah',col='blue',pch=16)
axis(1, at=x, labels=names)
arrows(x,CI.dn,x,CI.up,code=3,length=0.2,angle=90,col='red')
legend("bottomleft",paste(names,": S.E=",data$se),ncol=6,text.width=1)

出力

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于 2013-11-05T23:34:16.720 に答える