Cómo Corregir Realmente Los Errores De Histograma

[Windows] Este software reparará su computadora y lo protegerá de errores.

Si ha visto diagramas de barras de error, esta guía puede resultarle útil.Los clubes nocturnos de error son representaciones gráficas de una amplia variedad de variabilidad de datos y anteriormente se poseían junto con gráficos para indicar errores o incertidumbres en los pesos informados. Las barras de error a menudo representan la desviación antigua de la incertidumbre, el error dominante, más algún intervalo de confianza (p. Ej., Intervalo del 95%).



Probablemente pueda cambiar el campo de tipo de error usando la misma función: geom_crossbar () , geom_linerange () , o geom_pointrange () . Esta función es tan poderosa como la que se usa con más frecuencia geom_errorbar () .


No sufra accidentes ni errores. Corrígelos con Reimage.

¿Su computadora está fallando? ¿Estás recibiendo la temida pantalla azul de la muerte? Relájate, hay una solución. Simplemente descargue Reimage y deje que nuestro software se encargue de todos sus problemas relacionados con Windows. Detectaremos y repararemos errores comunes, lo protegeremos de la pérdida de datos y fallas de hardware, y optimizaremos su PC para obtener el máximo rendimiento. No creerás lo fácil que es hacer que tu computadora vuelva a funcionar como nueva. Así que no esperes más, ¡descarga Reimage hoy!

  • Paso 1: Descargue e instale Reimage
  • Paso 2: Inicie la aplicación y haga clic en el botón "Restaurar"
  • Paso 3: Seleccione los archivos o carpetas que desea restaurar y haga clic en el botón "Restaurar"

  • Las columnas suelen tener tres tipos de valores distintos, a veces errores, sin revelar cuál se utilizó siempre. Es importante comprender esto durante la mayor parte del proceso de cálculo, ya que algunas personas generan resultados muy diferentes (ver más arriba). Haz que calculen con un vector bastante simple:

    : establece la desviación (SD). Wiki

    ¿Cómo se pueden trazar las barras de error?

    Haga clic en el diagrama.Haga clic en la opción Elementos del gráfico. junto al gráfico, después de lo cual simplemente marque la casilla de verificación Barras de error.Para cambiar el nivel de error mostrado, simplemente haga clic en la flecha junto a un campo de error en particular y seleccione la respuesta que desee.

    Trae con lo que la cantidad asignada se debe a variables en general. Calculado como la causa hacia el ID de desviación al cuadrado equivale a “error estándar:

    â † ‘defectos estándar (SE) .Wiki

    ¿Cómo se hace una gráfica de asociación de barras de error en R?

    Los errores de café se pueden agregar a los gráficos usando la función de flecha de una persona () y cambiando esta valiosa página lku. Un directorio y barras de error horizontales adicionales pueden ser adicionales al tipo de gráfico. Simplemente cree las coordenadas ay y, en consecuencia, lo que los clientes usen para resolver su problema (por ejemplo, desviación estándar, error de configuración).

    Esta es la alternativa generalizada cuando se alimentan muestras vectoriales …. Calculado considerando esa desviación estándar y simplemente divide la raíz cuadrada del grado de la muestra. El diseño del SE es mucho más alto que el del SD. Con un tamaño de muestra extraordinariamente impresionante, SE tiende a volver a cero.

    3) intervalo de confianza (IC). Wiki

    Esta longitud se define para que la casa realmente contenga la oportunidad de llamada especificada. También se calcula además de t * SE . Donde t es el valor de la distribución de Student para el canal alfa proporcionado. De hecho, su valor real a menudo se redondea al cierre con un valor positivo de 1,96 (su valor será enorme). Sin embargo, si el tamaño de la muestra es simplemente probable o la distribución es poco común, es claramente mejor utilizar el método bootstrap para calcular ese IC.

    Después de este rápido primero, le mostraremos cómo evaluar estos 3 valores para cada elíptico en el conjunto de datos y usar esa empresa como barras de error en su histograma. Como puede ver, se pueden encontrar diferencias que probablemente influyan en gran medida en las conclusiones de sus seres queridos.



    ¿Qué muestran las barras de error de rendimiento en R?

    Manillares de error, las barras de error son representaciones visuales involucradas con la variabilidad general de los archivos de computadora que se utilizan junto con gráficos para indicar errores en la medición informada. Dan una idea militar de la precisión de una determinada medida importante o, por el contrario, del tamaño general, que puede ser importante y, por lo general, el valor informado.

    Esta publicación fue su vista previa de los gráficos de línea de ggplot2 y registró las soluciones básicas geom_barplot () . Consulte el artículo sobre tipografía para obtener más información:

    • Cómo reorganizar los gráficos de barras
    • Cómo utilizar la banda de ancho variable
    • ¿Cuáles podrían ser las rayas de error en algún tipo de área?
    • gráficos circulares

    Las barras de error brindan una poderosa idea general correcta de la confiabilidad de una medida determinada o, por otro lado, qué tan pequeño es el valor real (sin errores) del valor informado. Si el valor que se muestra en el histograma general es el resultado de un tema (por ejemplo, el promedio de puntos de datos web), es posible que desee ver las barras de error de la pantalla de la computadora.

    Para entender exactamente cómo trazarlo, primero pregunte cuál es la mejor manera de usar R para crear un excelente gráfico de barras simple. Luego, en su mayor parte, agrega una superficie adicional usando esa función geom_errorbar () .

    • ymin combinado con ymax : la posición de la gota o el extremo superior del estándar de error real.
    • x : carrera X

    Nota . Los nuevos límites inferior y superior de la barra de error real deben calcularse realmente antes de crear el gráfico, sin mencionar que la columna de datos original debería estar disponible.

       # Load  # ggplot2  Biblioteca (ggplot2)  Crear datos de secuaces  información importante <- datos. Marco ( El nombre es igual a letras [1: 5],  el valor implica muestra (seq (4,15), 5),  sd significa c (1,0.2,3,2,4) )   número Error más crítico a bordo  ggplot (datos) +  Geom_bar (aes (x = nombre, y es igual a valor), stat = "identidad", relleno significa "azul celeste", alfa = 0,7) +  geom_errorbar (aes (x = nombre, ymin es igual a valor sd, ymax = valor + sd), medida = 0,4, el color es igual a "naranja", alfa = 0,9, el tamaño implica 1,3)   
       número ggplot2 load  Biblioteca (ggplot2)   # Crear datos  números secuaces <- datos. Marco ( Nombre = letras [1: 5],  ventajas = muestra (seq (4,15), 5),  sd = c (1,0.2,3,2,4) )   # rectángulo  ggplot (datos) +  geom_bar (aes (x implica nombre, y = valor), stat equivale a "identidad", alpha = 0 fill significa "celeste",. 5) +  geom_crossbar (aes (x = nombre, y = vale la pena, ymin = valor sd, ymax = precio de mercado + sd), ancho = 0,4, a todo color = "naranja", alfa = 0,9, masa = 1, 3 )   línea numérica  ggplot (datos) +  geom_bar (aes (x = nombre, l = valor), stat = "identity", inflate = "skyblue", alpha = 0.5) +  Geom_linerange (aes (x = business, ymin = sd-value, ymax = the best value + sd), color = "orange", alpha dog = 0.9, size = 1.3)   # líneas + +  longitud  ggplot (datos) geom_bar (aes (x = nombre, y implica valor), stat = "identity", fill significa "skyblue", alpha = 0.5) +  geom_pointrange (aes (x = nombre, y equivale a valor, ymin = valor sd, ymax significa valor + sd), color es igual a "naranja", alfa = 0,9, tamaño significa 1,3)   # horizontal  ggplot (datos) +  barra_geom (y es igual a valor), aes (x = nombre, anuncio = "identidad", relleno = "azul celeste", perro alfa = 0,5) +  Geom_errorbar (aes (x = nombre, ymin equivale a valor sd, ymax = valor + sd), tamaño = 0.4, color = "naranja", perro alfa = 0.9, tamaño = 1. +  3) corre_flip ()   
       vec = f (1,3,5,9,38,7,2,4,9,19,19)   

    error gráfico de la estación de bebidas r

       número ggplot2 load  Biblioteca (ggplot2)  Biblioteca (dplyr)   # archivos  datos <- iris%>% select (Species, Sepal.Length)   # Calcular promedio, sd, puede e IC  my_sum <- data%>%  group_by (Vistas)%>%  poner stock ( n = y (),  Promedio = Promedio (longitud del sépalo),  sd = sd (longitud del sépalo) %>% ) silenciar sonido (se significa sd / sqrt (n))%>%  mutar (ic = se * qt ((1-0.05) 2 + .5, n-1))   # desviación estándar  ggplot (my_sum) +  geom_bar (aes (x significa especie, y = promedio), stock = "forestgreen", stat = "identity", alpha dog = 0.5) +  Geom_errorbar (aes (x = Species, ymin es igual a mean-sd, ymax = mean + sd), solidity = 0.4, color = "orange", alpha dog = 0.9, size = 1.5) +  Ggtitle ("con desviación estándar")   # error estándar  ggplot (my_sum) +  geom_bar (aes (x es igual a variedades, y = media) ,nounc = "identity", fill = "forestgreen", leader = 0.5) +  geom_errorbar (aes (x = Species, ymax = necesariamente mean + se), ymin = mean-se, size = 0.4, color = "orange", alpha dog = 0.9, size = 1.5) +  ggtitle ("Usar errores comunes")   # intervalo de confianza  ggplot (my_sum) +  geom_bar (aes (x = variedades, y es igual a la media), stat = "identity", alpha = 8 fill = "forestgreen",. 5) +  geom_errorbar (aes (x = Species, ymax = mean + ic), ymin equivale a mean-ic, ancho = 0,4, el color equivale a "naranja", alfa = 0,9, el tamaño equivale a 1. +  5) ggtitle ("Utilice todo el intervalo de autoevaluación")   

    error bar storyline r

    Las barras de error también se pueden diseñar en la base R, pero requiere más esfuerzo. Definitivamente se basa en todo lo relacionado con la función pointer () .

       número Cree este conjunto de datos: elevación de diez sorgo más muestra de Poacee en un par de topografías (A, condiciones B, C)  datos <- data.frame ( variedades implica c (rep ("sorgo", 10), representativo ("poacee", 10)),  cond_A = rnorm (20,10,4),  cond_B = rnorm (20,8,3),  cond_C = rnorm (20,5.4) )   # Calcule el precio de venta total para cada condición adicional, en específico para cada una con la función * Agregado *  balance <- blend (cbind (cond_A, cond_B, cond_C) ~ options, data = data, mean)  Nombres de línea (saldo) <- saldo [, 1]  saldo <- as.matrix (saldo [, incluido 1])   # restricciones de ruta  lim <- 1,2 6. max (saldo)   # Función para mostrar flechas en el plano  error.bar <- función (x, ymca, superior, longitud = 0 inferior es igual a superior, .1, ...)  Flechas (x, y + arriba, y-abajo, x, opinión = 90, código = 3, altura = longitud, ...)    número A continuación, calculo la desviación simple para cada tipo y desafío:  stdev <- aggregate (cbind (cond_A, cond_B, cond_C) ~ tamaños, los datos equivalen a datos, sd)  cadenas de empresas (stdev) <- stdev [, 1]  stdev <- as.matrix (stdev [, room) 1]) * 1,96 frente a 10   número ¡Estoy listo para agregar algunas barras de error a mi plan usando nuestro propio artículo de Indicadores de error!  ze_barplot <- barplot (balance, next = T - legend.text = T, col = do ("blue", "skyblue"), ylim = deb (0, lim) Ylab = "height")  Error, .bar (ze_barplot, report, stdev)   

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