încercările mele:
-
Nu am putut obține intervalele de încredere în
interaction.plot() -
și pe de altă parte,
plotmeans()al pachetului” GPLOT „nu prezintă două grafice . În plus, nu am putut impune două grafice
de la una peste cealaltă, deoarece, în mod implicit, axa este diferită.
El am avut un succes folosind
FED91BEC8 „>
al pachetului” Gplot „și suprapunerea a două grafice, dar totuși meciul de osie nu a fost perfect.
orice sfat despre cum să faci o interacțiune complotă cu intervale de încredere? Fie pentru o funcție, fie pentru o funcție cu privire la modul de a suprapune plotmeans() sau grafică. Exemplu de cod
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)