Question

我使用基本的投入产出分析，模拟了一个小区域的两个经济部门的环境破坏。

我使用矩阵在下面的代码中报告了每年（按十年）的平均损害及其置信区间。

我想使用ggplot获得类似的图形。

就目前而言，我决定省略与数据设置和模拟相对应的代码，以使问题尽可能简洁，请让我知道是否应包括在内。

预先感谢您的帮助

# Average drop in each iteration
medias=t(apply(vX,2,function(x) apply(x,2,mean)))

# std deviations
devtip=t(apply(vX,2,function(x) apply(x,2,sd)))
devtip
# and their confidence intervals
inter95=t(apply(vX,2,function(x) apply(x,2,quantile,p=c(0.025,0.975))))
# where the first two columns are the interval for the first sector
# where the second two columns are the interval for the first sector

inter95[,1:2] # ci for the first sector 
inter95[,3:4] # ci for the second sector  

# Plots the drop in demandfor each sector each year and its CI

matplot(medias[,],type="l",lty=1,lwd=1,ylab="Variación de la producción en Media",xlab="Tiempo (Iteracción)",ylim=range(inter95))
for(sec in 1:length(sec.int)){
  inter=apply(vX[,,sec],2,quantile,p=c(0.025,0.975))
  segments(x0=1:N,y0=inter[1,],y1=inter[2,],col=(1:length(sec.int))[sec])
}
legend("right",paste("Sec.",sec.int),col=1:length(sec.int),bty="n",lty=1)

Answer 1

首先，请提供一些可重复的数据。而且我认为您的问题已经here得到了答复。

假设在您的示例媒体中，两个趋势均值的矩阵均为ncol = 2，而inter95的矩阵为ncol = 4，则保存置信区间，我会这样做：

df <- cbind.data.frame(medias, inter95)
names(df) <- c("mean1", "mean2", "lwr1", "upr1", "lwr2", "upr2")
df$time <- 1:n

ggplot(df, aes(time, mean1)) +
  geom_line() +
  geom_ribbon(data= df,aes(ymin= lwr1,ymax= upr1),alpha=0.3) +
  geom_line(aes(time, mean2), col= "red") +
  geom_ribbon(aes(ymin= lwr2,ymax= upr2),alpha=0.3, fill= "red")

使用此数据

set.seed(1)
n <- 10
b <- .5
medias <- matrix(rnorm(n*2), ncol= 2)
inter95 <- matrix(c(medias[ , 1]-b, medias[, 1]+b, medias[ , 2]-b, medias[ , 2]+b), ncol= 4)

为您提供以下情节

plot

在ggplot中绘制置信区间（来自矩阵）

1 个答案: