ggplot2：具有均值/95% 置信区间线的密度图

Question

我知道有一种方法可以用箱线图绘制密度图，如下所示：所以基本上，在这个图中，使用了中位数和四分位数。

但是，我无法找到如何表达每个密度图的均值和置信区间。我想知道是否有一种方法可以基于 ggplot2 在 x-axis 上绘制 "mean & confidence interval" 行 （而不是带有中位数和四分位数的箱线图）。

我尝试使用 geom_errorbarh，但未能生成我想要查看的内容。

这里是 sum_stat.

中保存的均值和 95% 置信区间计算的 R 代码

library(ggplot2)
library(ggridges)
library(grid)
library(reshape2)
library(ggstance)
library(dplyr)

# Generating the dataset
x <- data.frame(v1=rnorm(5000, mean = -0.02, sd = 0.022),
                v2=rnorm(5000, mean =  0.02, sd = 0.022),
                v3=rnorm(5000, mean =  0.04, sd = 0.022))

colnames(x) <- c("A", "B", "C")

# Summary statistics
mean_vec <- colMeans(x)
sd_vec   <- apply(x, 2, sd)
n        <- nrow(x)

error <- qnorm(0.975)*sd_vec/sqrt(n)
left  <- mean_vec - error
right <- mean_vec + error

sum_stat <- cbind(left, mean_vec, right)

# Melting the data
data <- melt(x)
# head(data); str(data)


ggplot(data, aes(x = value, y = variable)) +
  geom_density_ridges(aes(fill = variable), alpha=0.2, scale=0.8) +
  geom_boxploth(aes(fill = variable), width = 0.06, outlier.shape = NA)

我期待听到你们的任何消息！

谢谢。

Answer 1

要使用 geom_errorbarh，您必须通过 inherit.aes = FALSE 才能绘制均值和 CI。（注意：我还在数据框中转换您的 sum_stat 并添加一列 variable 以使绘图更容易）

sum_stat <- data.frame(sum_stat)
sum_stat$variable = rownames(sum_stat)

ggplot(data, aes(x = value, y = variable)) +
  geom_density_ridges(aes(fill = variable), alpha=0.2, scale=0.8) +
  geom_point(inherit.aes = FALSE, data = sum_stat, 
             aes(x= mean_vec, y = variable, color = variable),show.legend = FALSE)+
  geom_errorbarh(inherit.aes = FALSE, data = sum_stat, 
                 aes(xmin = left, xmax = right, y = variable, color = variable), 
                 height = 0.1, show.legend = FALSE)

是您要找的吗？

ggplot2：具有均值/95% 置信区间线的密度图

ggplot2: Density plot with mean / 95% confidence interval line

plot

r

ggplot2

confidence-interval