Como desenhar um quadro de interação com intervalos de confiança?

minhas tentativas:

1. Eu não consegui obter os intervalos de confiança no interaction.plot()

2. e por outro lado, plotmeans() do pacote ‘gplot’ não mostra dois gráficos . Além disso, eu não poderia impor dois plotmeans() gráficos de um sobre o outro, já que por padrão, o eixo é diferente.

3. teve algum sucesso usando plotCI() Qualquer conselho sobre como fazer uma interação de plotagem com intervalos de confiança? Seja para uma função, ou dicas sobre como sobrepor plotmeans() ou plotCI() gráficos. Exemplo de código

   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)