Question

我正在尝试制作一个说明性的图表，向学生展示频繁的置信区间对于机会实验的重复试验的意义和本质。我从正态分布中抽样并估计置信区间。

get.ci<-function(x,alpha=.05,n){
M<-mean(x)
se<-sd(x)/sqrt(n)
t<-qt(1-alpha/2,df=n-1)
ci<-c(M-se*t,M+se*t)
return(c(M,ci))
}

n=100
mu=100
sig=20
ci<-matrix(ncol=3,nrow=1000)
for(i in 1:1000){
  x<-rnorm(n,mu,sig)
  ci[i,]<-get.ci(x,n=n)
}

现在我想在一行实验中绘制ci，其中x轴表示行号ci，y轴表示点估计M上下与线连接的边界。然后我想添加一个abline，并希望它在视觉上明显表明CI的比例（即100 * alpha％）不包括真实值，即

low.viol<-ci[,2]>100
up.viol<-ci[,3]<100
(sum(low.viol)+sum(up.viol))/1000

我应该如何在R中制作这个情节？

Answer 1

我认为你需要订购它们才能变得“视觉上明显”。比较：

# unordered
plot(range(1:nrow(ci)), range(ci), type = "n")
segments(x0 = 1:nrow(ci), x1 = 1:nrow(ci), y0 = ci[, 2], y1 = ci[, 3], col = "gray80")
points(1:nrow(ci), ci[, 1], pch = ".")

# ordered
ci.ordered <- ci[order(ci[, 1]), ]
plot(range(1:nrow(ci.ordered)), range(ci.ordered), type = "n")
segments(x0 = 1:nrow(ci.ordered), x1 = 1:nrow(ci.ordered),
         y0 = ci.ordered[, 2], y1 = ci.ordered[, 3], col = "gray80")
points(1:nrow(ci.ordered), ci.ordered[, 1], pch = ".")
abline(h = 100)

根据是否重叠着色：

far.off <- ci.ordered[, 2] > 100 | ci.ordered[, 3] < 100
plot(range(1:nrow(ci.ordered)), range(ci.ordered), type = "n")
segments(x0 = 1:nrow(ci.ordered), x1 = 1:nrow(ci.ordered),
         y0 = ci.ordered[, 2], y1 = ci.ordered[, 3],
         col = c("gray80", "firebrick2")[far.off + 1])
points(1:nrow(ci.ordered), ci.ordered[, 1], pch = ".")
abline(h = 100)

Answer 2

如果我理解正确的问题，在标准的R图形中，它看起来就像那样：

plot(ci[,1], type="n", ylim=c(89,110))
lines(ci[,2],col="red")
lines(ci[,3],col="blue")
abline(100,0)

但是，为了清楚地显示CI不含mu的比例，我不太确定如何帮助你

绘制R中机会实验的置信区间

2 个答案: