如何绘制与均值的偏差

Question

在 R 中，我创建了一个简单的单列矩阵，它生成一个数字列表，其中包含一组均值和给定的标准差。

rnorm2 <- function(n,mean,sd) { mean+sd*scale(rnorm(n)) }
r <- rnorm2(100,4,1)

我现在想绘制这些数字与平均值之间的差异。我可以在 Excel 中执行此操作，如下所示：

但我想使用 ggplot2 在 R 中创建一个图表。在 Excel 图表中，我使用折线图作弊，但如果我可以将其作为列来做，那将是更好的。我曾尝试使用散点图，但无法弄清楚如何将其转化为与均值的偏差。

Answer 1

在 base R 中很简单，只需做

plot(r, col = "green", type = "l")
abline(4, 0)

您还标记了 ggplot2，所以在那种情况下它会稍微复杂一些，因为 ggplot 需要创建一个数据框然后将其熔化。

library(ggplot2)
library(reshape2)
df <- melt(data.frame(x = 1:100, mean = 4, r = r), 1)
ggplot(df, aes(x, value, color = variable)) +
  geom_line()

Answer 2

也许你想要：

rnorm2 <- function(n,mean,sd) { mean+sd*scale(rnorm(n)) }
set.seed(101)
r <- rnorm2(100,4,1)
x <- seq_along(r)  ## sets up a vector from 1 to length(r)
par(las=1,bty="l") ## cosmetic preferences
plot(x, r, col = "green", pch=16) ## draws the points
## if you don't want points at all, use 
##    plot(x, r, type="n")  
## to set up the axes without drawing anything inside them
segments(x0=x, y0=4, x1=x, y1=r, col="green") ## connects them to the mean line
abline(h=4)

如果您在 0 附近绘图，您可以使用 type="h":

自动执行此操作

plot(x,r-4,type="h", col="green")

要在 ggplot2 中执行此操作：

library("ggplot2")
theme_set(theme_bw()) ## my cosmetic preferences
ggplot(data.frame(x,r))+
    geom_segment(aes(x=x,xend=x,y=mean(r),yend=r),colour="green")+
    geom_hline(yintercept=mean(r))

Answer 3

Ben 使用 ggplot2 的回答效果很好，但如果你不想手动调整线宽，你可以这样做：

# Half of Ben's data
rnorm2 <- function(n,mean,sd) { mean+sd*scale(rnorm(n)) }
set.seed(101)
r <- rnorm2(50,4,1)
x <- seq_along(r)  ## sets up a vector from 1 to length(r)

# New variable for the difference between each value and the mean
value <- r - mean(r)

ggplot(data.frame(x, value)) +
  # geom_bar anchors each bar at zero (which is the mean minus the mean)
  geom_bar(aes(x, value), stat = "identity"
           , position = "dodge", fill = "green") +
  # but you can change the y-axis labels with a function, to add the mean back on
  scale_y_continuous(labels = function(x) {x + mean(r)})

如何绘制与均值的偏差

How to plot deviation from mean

r

mean

ggplot2