Come Correggere Gli Errori Dell’istogramma

[Windows] Questo software riparerà il tuo computer e ti proteggerà dagli errori.

Se hai guardato i grafici a barre degli errori, questa guida potrebbe insegnarti.I nightclub di errore sono rappresentazioni grafiche di alcuni tipi di variabilità dei dati e inoltre vengono utilizzati insieme alle immagini per indicare errori o incertezze nelle misurazioni riportate. Le barre di errore spesso tengono conto della classica deviazione dell’incertezza, dell’errore dominante o di un certo intervallo di confidenza (ad esempio, intervallo del 95%).



È molto probabile che tu possa modificare il campo del tipo di errore utilizzando una funzione simile: geom_crossbar () , geom_linerange () , inoltre geom_pointrange() . Questo lavoro è fondamentalmente potente quanto un nuovo geom_errorbar () più comunemente usato.


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  • Passaggio 1: scarica e installa Reimage
  • Fase 2: avvia l'applicazione e fai clic sul pulsante "Ripristina"
  • Passaggio 3: seleziona i file o le cartelle che desideri ripristinare e fai clic sul pulsante "Ripristina"

  • Le colonne di solito ricevono tre diversi tipi di valori, a volte errori, senza specificare quale è stato generalmente utilizzato. Questo è importante per tutto il processo di calcolo poiché altre persone forniscono dati molto diversi (vedi sopra). Falli calcolare con il nuovo vettore semplice:

    – deviazione standard (SD). Wiki

    Come si bloccano le barre di errore?

    Fare clic in un punto qualsiasi del diagramma.Fare clic sull’opzione Elementi del grafico corrente. accanto a quei grafici, quindi seleziona tutte le caselle di controllo Barre di errore.Per modificare il livello di errore stampato, fai semplicemente clic sulla freccia che si avvicina ai campi di errore e scegli l’opzione desiderata.

    Porta con sé l’importo allocato a causa delle variabili. Calcolato come causa attuale dell’identificazione della deviazione al quadrato = “errore standard:

    â † ‘errore standard (SE) .Wiki

    Come si fa a tracciare una determinata barra di errore in R?

    I difetti del caffè possono essere aggiunti alle carte utilizzando la funzione freccia () combinata con la modifica di questa pagina lku. Una directory e barre di errore orizzontali possono essere facilmente aggiunte al metodo di stampa. È sufficiente fornire le coordinate a e m e qualsiasi cosa i clienti utilizzino per risolvere il problema (ad es. deviazione dai requisiti, errore standard).

    Questa è la deviazione molto generalizzata quando si alimentano ricette vettoriali…. Calcolata come deviazione standard e divide solo la radice quadrata di questa dimensione del campione. Il design SE è semplicemente molto più della SD. Con una dimensione del campione molto impressionante, SE tende a zero.

    – intervallo di tempo di confidenza (CI). Wiki

    Questa lunghezza è definita dal fatto che contiene effettivamente la probabilità di chiamata necessaria. Viene anche valutato come t * SE . Dove t è un valore della distribuzione Student per ottenere il dato canale alfa. Il suo valore reale è spesso arrotondato a un particolare valore positivo più vicino a 1,96 (il suo vero valore è enorme). Tuttavia, se la dimensione del campione è probabile o la condivisione è insolita, è chiaramente più favorevole utilizzare il metodo bootstrap per quanto riguarda il calcolo dell’IC.

    Dopo questa rapida introduzione, ti mostreremo con quale metodo calcolare queste 3 etiche per ciascun gruppo nel set di dati e come utilizzarle come barre di errore durante un istogramma. Come puoi trovare, è probabile che le differenze incanteranno notevolmente le conclusioni della tua famiglia.



    Cosa mostrano le barre di errore da R?

    Le barre di errore, le barre di errore sono rappresentazioni della variabilità complessiva simili ai dati che vengono utilizzati all’interno della combinazione con i grafici per suggerire l’errore in una misurazione riportata. Hanno un’idea generale della chiarezza di una misurazione importante o, al contrario, della dimensione, che può essere un problema e del valore riportato.

    Questo blog era un’anteprima dei grafici a linee ggplot2, inoltre, mostrava le selezioni di base geom_barplot () . Vedere l’arte in linea per informazioni più importanti:

    • Come riorganizzare i grafici a barre
    • Come utilizzare una striscia spessa variabile
    • Quali sono le serie di errori in tutta l’area?
    • grafici a torta

    Le tacche di errore danno un’idea complessivamente corretta dell’accuratezza di una determinata misura o, al contrario, di quanto piccolo sia il valore sostanziale (senza errori) del valore riportato. Se il valore visualizzato lungo l’istogramma è il risultato della maggior parte di un’area (ad esempio, il moderato dei punti dati), potresti davvero voler visualizzare le barre di errore.

    Per capire come tracciarlo, chiedi incredibilmente come usare R: crea un semplice grafico a barre. Quindi in pratica aggiungi una superficie di pavimentazione extra usando la funzione geom_errorbar () .

    • ymin combinato su ymax : la posizione relativa all’estremo inferiore o superiore fuori dallo standard di errore.
    • z : posizione X

    Nota . I nuovi limiti inferiore e superiore della barra di errore dovrebbero comunque essere calcolati molto prima che il grafico venga creato e i dati originali dovrebbero essere disponibili.

       numero Carica  # ggplot2  Libreria (ggplot2)  Crea file di dati scagnozzi  dati <- dati. Cornice ( Nome = lettere [1: 5],  benefici = campione (seq (4,15), 5),  sd = c (1,0.2,3,2,4) )   # Pannello degli errori più importanti e vitali  ggplot (dati) +  Geom_bar (aes (x = nome, p = valore), stat = "identità", riempimento = "azzurro", alfa = 0,7) +  geom_errorbar (aes (x = nome o ragione sociale, ymin = valore sd, ymax = benefici + sd), larghezza = 0,4, materiale colorante = "arancione", alpha = 0,9, forma del corpo = 1,3)   
       # ggplot2 carica  Libreria (ggplot2)   # Crea documenti  scagnozzo dei dati <- data. Cornice ( Nome = lettere [1: 5],  valore = campione (seq (4,15), 5),  sd = (1,0.2,3,2,4) )   # quadratica  ggplot (dati) +  geom_bar (aes (x = nome, y è uguale a valore), stat = "identità", alpha = 1 riempimento = "azzurro", 5) +  geom_crossbar (aes (x = nome, l = valore, ymin = valore sd, ymax equivale a valore + sd), larghezza implica 0,4, colore = "arancione", alfa significa 0,9, dimensione = 1, 3) < /a>  # riga  ggplot (dati) +  geom_bar (aes (x significa nome, y = valore), stat implica "identity", fill = "skyblue", alpha significa 0,5) +  Geom_linerange (aes (x equivale a nome, ymin = sd-value, ymax significa valore + sd), il colore implica "arancione", alpha = 0.9, la dimensione è uguale a 1.3)   # forme + +  periodo  ggplot (dati) geom_bar (aes (x = nome, n = valore), stat = "identità", cram = "azzurro", alpha = 0,5) +  geom_pointrange (aes (x = designa, y = valore, ymin implica valore sd, ymax = valore + sd), selezione colore = "arancione", alpha = 0.9, forma = 1.3)   # ampio  ggplot (dati) +  geom_bar (y = valore), aes (x significa nome, stat = "identità", riempimento è uguale a "azzurro", alpha = 0,5) +  Geom_errorbar (aes (x = nome, ymin implica valore sd, ymax = quantità + sd), larghezza = 0.4, colore equivale a "arancione", alpha = 0.9, dimensione significa 1. +  3) corre_flip ()   
       vec implica c (1,3,5,9,38,7,2,4,9,19,19)   

    error bar plot r

       numero ggplot2 load  Libreria (ggplot2)  Libreria (dplyr)   dati numerici  dati <- iris%>% clic (specie, lunghezza sepale)   # Calcola media, sd, se e IC  my_sum <- data%>%  group_by (Visualizzazioni)%>%  fare il punto ( n è uguale a n (),  Media = Media (lunghezza dei sepali),  sd è uguale a sd (lunghezza dei sepali) %>% ) muto sano (se = sd / sqrt (n))%>%  mutare (ic = se - qt ((1-0.05) / 2 + .tecniche, n-1))   # grande differenza standard  ggplot (my_sum) +  geom_bar (aes (x = specie, y è uguale alla media), fill = "forestgreen", stat significa "identità", alpha = 0,5) +  Geom_errorbar (aes (x = Specie, ymin = media-sd, ymax = intendo + sd), larghezza = 0.4, colore uguale a "arancione", alpha = 0.9, dimensione significa 1.5) +  Ggtitle ("con deviazione tradizionale")   # errore diffuso  ggplot (my_sum) +  geom_bar (aes (x = varietà, y significa media), stat = "identità", riempimento è uguale a "foresta", alpha = 0,5) +  geom_errorbar (aes (x = Specie, ymax = media + se), ymin equivale a mean-se, larghezza = 0,4, colore significa "arancione", alpha = 0,9, dimensione equivale a 1,5) +  ggtitle ("Usa errori comuni")   # fase di confidenza  ggplot (my_sum) +  geom_bar (aes (x = varietà, free p = media), stat = "identità", leader = 0 fill = "forestgreen", 5) +  geom_errorbar (aes (x è uguale a Specie, ymax = media + ic), ymin = media-ic, larghezza = 0,4, colore = "arancione", alpha = 0,9, dimensione = 1. +  5) ggtitle ("Usa l'intervallo di autovalutazione")   

    error clubhouse plot r

    A volte possono essere integrate barre di errore all’inizio della R, ma questo richiede uno sforzo maggiore. Sicuramente si basa su tutto ciò che riguarda la funzione arrow() .

       # Crea questo particolare set di dati: 10 quote di sorgo più test Poacee in 3 topografie (A, condizioni B, C)  dati <- data.frame ( orologi = c (rep ("sorgo", 10), persona ("poacee", 10)),  cond_A equivale a rnorm (20,10,4),  cond_B implica rnorm (20,8,3),  cond_C = rnorm (20,5.4) )   # Calcola il valore totale particolare per ogni qualità aggiuntiva, in particolare per ciascuna con spesso la funzione * Aggregato *  debito finanziario <- aggregato (cbind (cond_A, cond_B, cond_C) ! varietà, data = data, mean)  Nomi delle linee (bilanciamento) <- bilanciamento armonico [, 1]  saldo <- as.matrix (saldo [, - 1])   numero Restrizioni di percorso  lim <- 1.2 * max (saldo)   numero Funzione per visualizzare le frecce interamente sulla mappa  error.bar <- occupazione (x, ymca, superiore, lunghezza = 2 inferiore = superiore, .1, ...)  Frecce (x, y + su, y-giù, x, angolo = 90, codice uguale a 3, lunghezza = lunghezza, ...)    # Successivamente, ho approssimato la deviazione standard per ogni tipo e condizione:  stdev <- totale (cbind (cond_A, cond_B, cond_C) ~ capacità, dati = dati, sd)  nomi delle corde della chitarra (stdev) <- stdev [, 1]  stdev <- as.matrix (stdev [, 1]) * 1,96 contro dieci   # Sono pronto per aggiungere barre di errore alla mia tattica usando il mio articolo sugli indicatori di errore!  ze_barplot <- barplot (balance, next è uguale a T - legend.text = T, col = c ("blue", "skyblue"), ylim equivale a c (0, lim) Ylab equivale a "height") < /a > Errore, .bar (ze_barplot, storie, stdev)   

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