Question

我希望在共享图上拟合一条经过采样分布均值的线。此代码创建与我正在使用的数据集类似的数据集。它创建一个采样分布，并在同一图表上绘制分布。然后，我绘制一条线，通过分布的平均值。但是，我想要一条适合所有发行方式的线。我在想this graphic found here。

means<-c(NULL)

sample<-rnorm(1000,-0.2,0.1)
A<-hist(sample,plot=FALSE)
means<-c(means,mean(sample))
sample<-rnorm(1000,-0.1,0.1)

B<-hist(sample,plot=FALSE)
means<-c(means,mean(sample))

sample<-rnorm(1000,0,0.1)
C<-hist(sample,plot=FALSE)
means<-c(means,mean(sample))

sample<-rnorm(1000,0.1,0.1)
D<-hist(sample,plot=FALSE)
means<-c(means,mean(sample))

sample<-rnorm(1000,0.2,0.1)
E<-hist(sample,plot=FALSE)
means<-c(means,mean(sample))


plot(NULL,type="n",
     xlim=c(0,1250),
     ylim=c(min(A$breaks,B$breaks,C$breaks,D$breaks,E$breaks),
            max(A$breaks,B$breaks,C$breaks,D$breaks,E$breaks)),
     xaxt="n",
     xlab="Mean",
     ylab="Sampling Distribution of The Mean")
labels<-c("-0.2","-0.1","0","0.1","0.2")

y.coord<-0
rect(y.coord, A$breaks[1:(length(A$breaks) - 1)], A$counts, A$breaks[2:length(A$breaks)])
axis(side=1,at=y.coord,labels=labels[1],las=3)

y.coord<-max(A$counts)+50
rect(y.coord, B$breaks[1:(length(B$breaks) - 1)], y.coord+B$counts, B$breaks[2:length(B$breaks)])
axis(side=1,at=y.coord,labels=labels[2],las=3)

y.coord<-y.coord+max(B$counts)+50
rect(y.coord, C$breaks[1:(length(C$breaks) - 1)], y.coord+C$counts, C$breaks[2:length(C$breaks)])
axis(side=1,at=y.coord,labels=labels[3],las=3)

y.coord<-y.coord+max(C$counts)+50
rect(y.coord, D$breaks[1:(length(D$breaks) - 1)], y.coord+D$counts, D$breaks[2:length(D$breaks)])
axis(side=1,at=y.coord,labels=labels[4],las=3)

y.coord<-y.coord+max(D$counts)+50
rect(y.coord, E$breaks[1:(length(E$breaks) - 1)], y.coord+E$counts, E$breaks[2:length(E$breaks)])
axis(side=1,at=y.coord,labels=labels[5],las=3)

abline(a=means[1],b=0,col="red")
abline(a=means[2],b=0,col="red")
abline(a=means[3],b=0,col="red")
abline(a=means[4],b=0,col="red")
abline(a=means[5],b=0,col="red")

这个问题是我的问题here的后续问题。正如您所看到的，我创建了一个可以绘制所有小倍数的图表。但是，我仍然遇到了适合的问题。

感谢您对此问题的考虑。

Answer 1

我知道lines()或abline()会添加一条线，但出于某种原因，我所有的虚拟尝试都不停地搞砸了。然后我又看了你的代码，我看到这个时候x轴实际上不是-0.2 - 0.2，而是0到1250.这就是为什么我在计算机上的尝试几乎是垂直线的原因。

所以，考虑到这一点：

x_line_val <- seq(1, 1250, length.out=5)
abline(lm(means ~ x_line_val), col="blue")

您也可以使用lines(x=x_line_val, y=means)代替abline()，并且该行更像是一个线段。

要在图表中打印线方程，这是一种骨架，但您可以自定义它：

figs1 <- summary(lm(means~x_line_val))$coef[c(1,2)] #get your intercept and beta1 values
eq1 <- paste0("y ~ ",round(figs1[1],5)," + x",round(figs1[2],5)) #write out equation
text(x=600, y=0.48, labels=eq1) #add equation to plot

当然，这个等式是针对x /独立值，比你所说的大几个数量级，所以我认为这个等式真的是不正确的。至少它实际上并不代表图表显示的内容。所以你需要做一个新的回归，其中＆＃39; x_line_val＆＃39;被适当比例的新版本取代。

将线条拟合为小倍数

1 个答案: