Come disegnare un telaio di interazione con intervalli di confidenza?

I miei tentativi:

1. Non ho potuto ottenere gli intervalli di confidenza in interaction.plot()

2. e dall’altra parte, plotmeans() del pacchetto ‘gplot’ non mostrano due grafici . Inoltre, non ho potuto imporre due plotmeans() grafica da uno dall’altra, poiché per impostazione predefinita, l’asse è diverso.

3. Lui ho avuto un certo successo usando plotCI() del pacchetto ‘gplot’ e la sovrapposizione di due grafici, ma ancora la partita dell’asse non era perfetta.

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Qualche consiglio su come effettuare un’interazione di stampa con intervalli di confidenza? O per una funzione o suggerimenti su come sovrasporre plotmeans() o plotCI() grafica.
Esempio di codice

br=structure(list(tangle = c(140L, 50L, 40L, 140L, 90L, 70L, 110L, 150L, 150L, 110L, 110L, 50L, 90L, 140L, 110L, 50L, 60L, 40L, 40L, 130L, 120L, 140L, 70L, 50L, 140L, 120L, 130L, 50L, 40L, 80L, 140L, 100L, 60L, 70L, 50L, 60L, 60L, 130L, 40L, 130L, 100L, 70L, 110L, 80L, 120L, 110L, 40L, 100L, 40L, 60L, 120L, 120L, 70L, 80L, 130L, 60L, 100L, 100L, 60L, 70L, 90L, 100L, 140L, 70L, 100L, 90L, 130L, 70L, 130L, 40L, 80L, 130L, 150L, 110L, 120L, 140L, 90L, 60L, 90L, 80L, 120L, 150L, 90L, 150L, 50L, 50L, 100L, 150L, 80L, 90L, 110L, 150L, 150L, 120L, 80L, 80L), gtangles = c(141L, 58L, 44L, 154L, 120L, 90L, 128L, 147L, 147L, 120L, 127L, 66L, 118L, 141L, 111L, 59L, 72L, 45L, 52L, 144L, 139L, 143L, 73L, 59L, 148L, 141L, 135L, 63L, 51L, 88L, 147L, 110L, 68L, 78L, 63L, 64L, 70L, 133L, 49L, 129L, 100L, 78L, 128L, 91L, 121L, 109L, 48L, 113L, 50L, 68L, 135L, 120L, 85L, 97L, 136L, 59L, 112L, 103L, 62L, 87L, 92L, 116L, 141L, 70L, 121L, 92L, 137L, 85L, 117L, 51L, 84L, 128L, 162L, 102L, 127L, 151L, 115L, 57L, 93L, 92L, 117L, 140L, 95L, 159L, 57L, 65L, 130L, 152L, 90L, 117L, 116L, 147L, 140L, 116L, 98L, 95L), up = c(-1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, -1L, -1L, 1L, 1L, 1L, 1L, -1L, -1L, -1L, -1L, 1L, 1L, -1L, -1L, 1L, 1L, -1L, 1L, 1L, -1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, -1L, -1L, 1L, 1L, 1L, 1L, -1L, -1L, 1L, 1L, -1L, -1L, -1L, -1L, -1L, -1L, -1L, 1L, -1L, -1L, -1L, -1L, -1L, 1L, -1L, 1L, 1L, -1L, -1L, -1L, -1L, 1L, -1L, 1L, -1L, -1L, -1L, 1L, -1L, 1L, -1L, 1L, 1L, 1L, -1L, -1L, -1L, -1L, -1L, -1L, 1L, -1L, 1L, 1L, -1L, -1L, 1L, 1L, 1L, -1L, 1L, 1L, 1L)), .Names = c("tangle", "gtangles", "up"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -96L))plotmeans2 <- function(br, alph) {dt=br; tmp <- split(br$gtangles, br$tangle); means <- sapply(tmp, mean); stdev <- sqrt(sapply(tmp, var)); n <- sapply(tmp,length); ciw <- qt(alph, n) * stdev / sqrt(n)plotCI(x=means, uiw=ciw, col="black", barcol="blue", lwd=1,ylim=c(40,150), xlim=c(1,12)); par(new=TRUE) dt= subset(br,up==1); tmp <- split(dt$gtangles, dt$tangle); means <- sapply(tmp, mean); stdev <- sqrt(sapply(tmp, var)); n <- sapply(tmp,length); ciw <- qt(0.95, n) * stdev / sqrt(n)plotCI(x=means, uiw=ciw, type='l',col="black", barcol="red", lwd=1,ylim=c(40,150), xlim=c(1,12),pch='+');abline(v=6);abline(h=90);abline(30,10); par(new=TRUE);dt=subset(br,up==-1); tmp <- split(dt$gtangles, dt$tangle); means <- sapply(tmp, mean); stdev <- sqrt(sapply(tmp, var)); n <- sapply(tmp,length); ciw <- qt(0.95, n) * stdev / sqrt(n)plotCI(x=means, uiw=ciw, type='l', col="black", barcol="blue", lwd=1,ylim=c(40,150), xlim=c(1,12),pch='-');abline(v=6);abline(h=90);abline(30,10);}plotmeans2(br,.95)