使用ggplot2绘制每x值的数据集的平均值和sd

Question

我有一个看起来有点像这样的数据集：

a <- data.frame(x=rep(c(1,2,3,5,7,10,15,20), 5),
                y=rnorm(40, sd=2) + rep(c(4,3.5,3,2.5,2,1.5,1,0.5), 5))
ggplot(a, aes(x=x,y=y)) + geom_point() +geom_smooth()

我想要与该绘图相同的输出，但我只想在每组x值的均值/ sd值之间取代线段而不是平滑曲线。该图应该与上图类似，但是锯齿状，而不是弯曲。

我试过这个，但它失败了，即使x值不是唯一的：

ggplot(a, aes(x=x,y=y)) + geom_point() +stat_smooth(aes(group=x, y=y, x=x))
geom_smooth: Only one unique x value each group.Maybe you want aes(group = 1)?

Answer 1

?stat_summary是你应该看的。

这是一个例子

# functions to calculate the upper and lower CI bounds
uci <- function(y,.alpha){mean(y) + qnorm(abs(.alpha)/2) * sd(y)}
lci <- function(y,.alpha){mean(y) - qnorm(abs(.alpha)/2) * sd(y)}
ggplot(a, aes(x=x,y=y))  + stat_summary(fun.y = mean, geom = 'line', colour = 'blue') + 
            stat_summary(fun.y = mean, geom = 'ribbon',fun.ymax = uci, fun.ymin = lci, .alpha = 0.05, alpha = 0.5)

Answer 2

您可以使用其中一个内置摘要函数mean_sdl。代码如下所示

ggplot(a, aes(x=x,y=y)) + 
 stat_summary(fun.y = 'mean', colour = 'blue', geom = 'line')
 stat_summary(fun.data = 'mean_sdl', geom = 'ribbon', alpha = 0.2)

Answer 3

您可以尝试按照Hadley Wickham在ggplot2：http://had.co.nz/ggplot2/stat_summary.html网站上的建议编写摘要功能。将他的建议应用于您的代码：

p <- qplot(x, y, data=a)

stat_sum_df <- function(fun, geom="crossbar", ...) { 
 stat_summary(fun.data=fun, colour="blue", geom=geom, width=0.2, ...) 
} 

p + stat_sum_df("mean_cl_normal", geom = "smooth") 

这导致此图：

Answer 4

使用ggplot2 0.9.3.1，以下为我做了诀窍：

ggplot(a, aes(x=x,y=y)) + geom_point() +
 stat_summary(fun.data = 'mean_sdl', mult = 1, geom = 'smooth')

'mean_sdl'是Hmisc包的函数'smean.sdl'的实现，而mult-variable给出了显示多少标准偏差（平均值之上和之下）。

有关原始功能的详细信息：

library('Hmisc')
?smean.sdl