Графика Base R: диапазон точек и лента

Как вы рисуете графики диапазона точек и ленты в базовой графике R?

Вот два графика ggplot2, которые я хотел бы воспроизвести без зависимостей, выходящих за рамки базовой установки R. Мне не нужно воспроизводить какие-либо элементы темы или ярлыки.

library(ggplot2)
library(marginaleffects)

# point range
mod <- lm(mpg ~ hp + factor(cyl), mtcars)
dat <- data.frame(names(coef(mod)), coef(mod), confint(mod)) |>
    setNames(c("x", "y", "ymin", "ymax"))
ggplot(dat, aes(x = x, y = y, ymin = ymin, ymax = ymax)) +
    geom_pointrange()

# ribbon
mod <- lm(mpg ~ hp, mtcars)
pre <- predictions(mod)
ggplot(pre, aes(x = hp, y = estimate, ymin = conf.low, ymax = conf.high)) +
    geom_ribbon(alpha = .3)

Графика Base R: диапазон точек и лента

r plot

09.04.2023 16:05

Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?

Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...

Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией

В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.

Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox

Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...

Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest

В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...

Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️

Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...

Пользовательский скаляр GraphQL

Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Первый

Я думаю, что здесь все понятно, поэтому просто покажу результат:

plot.new()
plot.window(xlim = c(1, nrow(dat)), ylim = range(dat[,-1]))
grid()

points(1:nrow(dat), dat$y)
segments(1:nrow(dat), dat$ymin, 1:nrow(dat), dat$ymax)

axis(1, at = 1:nrow(dat), dat$x)
axis(2, las = 2)

title("point-range", adj=0)
title(ylab = "beta")

Второй

Здесь основная проблема заключается в построении полигона. Многоугольник соединяет все точки одну за другой, поэтому их придется упорядочивать. Поэтому сначала я заказываю data.frame:

pre <- pre[order(pre$hp),]

После этого должно быть ясно:

plot.new()
plot.window(xlim = range(pre$hp), ylim = range(pre$conf.low, pre$conf.high))
grid()

polygon(c(pre$hp, rev(pre$hp)), c(pre$conf.low, rev(pre$conf.high)),
        col = adjustcolor("cornflowerblue", 0.3))

axis(1, lwd = 0)
axis(2, lwd = 0, las=2)

title("Ribbon", adj = 0)
title(xlab = "hp")
title(ylab = "estimate")

09.04.2023 16:55