Como Consertar Erros De Histograma

[Windows] Este software consertará seu computador e o protegerá contra erros.

Se você se beneficiou dos gráficos de barras de erro, este guia pode ajudar.Boates de erro são representações gráficas de algum tipo de variação de dados e são usadas em conjunto com gráficos para indicar erro ou viés nas medições relatadas. As barras de erro normalmente representam o desvio clássico do caos, erro dominante ou algum tempo de confiança (por exemplo, intervalo de 95%).



Você provavelmente mudará a profissão do tipo de erro usando uma função semelhante: geom_crossbar () , geom_linerange () , por geom_pointrange () . Esta função é basicamente tão poderosa quanto a mais comumente usada geom_errorbar () .


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  • Etapa 1: baixar e instalar o Reimage
  • Etapa 2: inicie o aplicativo e clique no botão "Restaurar"
  • Etapa 3: selecione os arquivos ou pastas que deseja restaurar e clique no botão "Restaurar"

  • As colunas quase sempre têm três tipos de valores diferentes, geralmente erros, sem especificar qual foi de fato sempre usado. Isso é importante para entendermos ao longo do processo de cálculo o papel de algumas pessoas que dão recompensas muito diferentes (veja acima). Faça com que eles calculem que têm um vetor simples:

    – desvio padrão (SD). Wiki

    Como você conspira barras de erro?

    Clique em qualquer lugar em qualquer diagrama.Clique na opção Elementos do gráfico. em seguida, para o gráfico, então é só marcar a caixa de seleção Barras de erro.Para alterar o nível de erro exibido, basta clicar com o ponteiro ao lado dos campos de erro, mas selecionar a opção desejada.

    Traz consigo o valor emitido devido às variáveis. Calculado disponível como a causa da diferença quadrada id = “erro padrão:

    â † ‘erro padrão (SE) .Wiki

    Como você causa um gráfico de barra de erro em R?

    Erros de café podem ser adicionados frequentemente aos gráficos usando a seta e tem um bom desempenho () e alterando esta página lku. Um diretório e barras de erro horizontais podem ser adicionados ao tipo de terreno. Basta fornecer as coordenadas a to y e tudo o que os clientes usam para resolver suas complicações (por exemplo, desvio padrão, erro padrão).

    Este poderia ser o desvio generalizado ao amamentar amostras de vetores …. Calculado como desvio padrão e até mesmo simplesmente divide a raiz quadrada relativa ao tamanho da amostra. O estilo de cabelo SE é muito mais do que o SD. Com uma dimensão de amostra muito impressionante, SE tende a zero.

    – período de confiança de tempo (CI). Wiki

    Este comprimento é explicado de forma que na verdade contenha frequentemente a probabilidade de chamada especificada. Às vezes é calculado como t * SE . Onde t é normalmente o valor da distribuição do Aluno para o canal alfa fornecido. Seu valor real é geralmente arredondado que pode agregar o valor positivo mais próximo de 1,96 (seu valor é enorme). No entanto, se o tamanho da amostra mais importante for provável ou toda a distribuição for incomum, é inteligivelmente melhor usar o método bootstrap para calcular o IC.

    Após esta introdução rápida, mostraremos a qualquer pessoa como calcular esses 3 valores para cada grupo neste conjunto de dados e usá-los como degraus de erro em um histograma. Como você pode ver, as diferenças provavelmente influenciam muito as conclusões de sua família.



    O que as barras de erro demonstram em R?

    Barras de erro, barras de erro continuam a ser representações visuais da variação geral dos dados que são adquiridos em conjunto com gráficos para expor o erro em uma medição relatada. Eles dão uma idéia geral por causa da precisão de uma medida importante muito possivelmente, ao contrário, do tamanho, o que certamente fará diferença e do valor relatado.

    Esta postagem era uma prévia anexada aos gráficos de linha ggplot2 e mostrava as opções básicas geom_barplot () . Consulte este artigo sobre arte de linha para obter muito mais informações:

    • Como resolver gráficos de barras
    • Como usar faixa de dimensões variáveis
    • Quais são as linhas de erro na área?
    • gráficos de pizza

    Barras de proteína de erro fornecem uma suposição geral correta da precisão de uma medição atribuída ou, inversamente, quão pequenos são esses valores reais (sem erros) do valor publicado. Se o valor mostrado no histograma é a ocorrência de uma área (por exemplo, uma média de pontos de dados), você deseja perfeitamente exibir barras de erro.

    Para entender como plotar isso, primeiro pergunte como usar R para criar um documento de barra simples. Então você basicamente adiciona uma superfície ainda mais usando a função geom_errorbar () .

    • ymin joints with ymax : a configuração do término inferior ou superior do padrão de erro.
    • c : posição X

    Nota . Os novos limites inferior e superior da barra de erro devem ser calculados bem antes de o gráfico ser criado, e a coluna de estatísticas original deve estar disponível.

       # Carregar  número ggplot2  Biblioteca (ggplot2)  Criar dados de capanga  dados <- dados. Quadro ( Nome = letras [1: 5],  valor = amostra (seq (4,15), 5),  sd = f (1,0.2,3,2,4) )   # Painel de erro mais enorme  ggplot (data) +  Geom_bar (aes (x = nomeado, y = valor), stat implica "identidade", preenchimento = "azul celeste", alfa significa 0,7) +  geom_errorbar (aes (x implica nome, ymin = valor-sd, ymax equivale a valor + sd), largura = 0,4, cor = "laranja", alfa = 0,9, tamanho = 1,3)   
       # ggplot2 preencher  Biblioteca (ggplot2)   # Criar dados  capataz de dados <- uso de transferência de dados. Quadro ( Name = avisos [1: 5],  valor = subconjunto (seq (4,15), 5),  sd = g (1,0.2,3,2,4) )   # forma retangular  ggplot (data) +  geom_bar (aes (x = nome, y equivale a valor), stat = "identidade", alfa é igual a 0 fill = "azul celeste" ,. 5) +  geom_crossbar (aes (x = call, y = value, ymin é igual a sd-value, ymax = value + sd), height = 0.4, color = "orange", alpha dog = 0.9, size = 1, 3) < / a>  # linha  ggplot (data) +  geom_bar (aes (x equivale ao nome, y = valor), announc = "identidade", preencher = "skyblue", alpha dog = 0,5) +  Geom_linerange (aes (x = nome, ymin é igual a valor sd, ymax = valor + sd), tons de pele = "laranja", alfa = 0,9, dimensões = 1,3)   # design + +  período  ggplot (data) geom_bar (aes (x = tag, y = valor), stat é igual a "identidade", fill = "skyblue", alfa implica 0,5) +  geom_pointrange (aes (x significa nome, y = valor, ymin é igual a valor sd, ymax = valor + sd), cor de = "laranja", alfa = 0,9, tamanho = 1,3)   número horizontal  ggplot (data) +  geom_bar (y = valor), aes (x equivale a nome, stat = "identidade", estirpe = "azul celeste", alfa = 0,5) +  Geom_errorbar (aes (x = endereço, ymin = valor-sd, ymax = vantagem + sd), largura = 0,4, tons = "laranja", alfa = 0,9, tamanhos = 1. +  3) corre_flip ()   
       vec = c (1,3,5,9,38,7,2,4,9,19,19)   

    error bar plot r

       # ggplot2 load  Biblioteca (ggplot2)  Biblioteca (dplyr)   dados numéricos  dados <- iris%>% assentamento (Espécie, Sépala.Comprimento)   número Calcular média, sd, se e IC  my_sum <- data%>%  group_by (Visualizações)%>%  fazer um balanço ( n = n (),  Média equivale à Média (comprimento da sépala),  sd é igual a sd (comprimento sépala) %>% ) som mime (se = sd versus sqrt (n))%>%  mutate (ic = search engine * qt ((1-0.05) / alguns + .5, n-1))   # desvio médio  ggplot (my_sum) +  geom_bar (aes (x = espécie, m = média), fill = "forestgreen", cit = "identidade", alfa = 0,5) +  Geom_errorbar (aes (x = Espécies, ymin = média-sd, ymax = média para dizer + sd), largura = 0,4, sombra = "laranja", alfa = 0,9, medição = 1,5) +  Ggtitle ("com desvio padrão")   # o erro de norma  ggplot (my_sum) +  geom_bar (aes (x = variedades, m = média), stat = "identidade", pacote = "verde da floresta", alfa = 0,5) +  geom_errorbar (aes (x = Espécie, ymax = média + se), ymin é igual a média-se, largura = 0,4, material de coloração = "laranja", alfa = 0,9, magnitude = 1,5) +  ggtitle ("Usar erros comuns")   # intervalo de convicção  ggplot (my_sum) +  geom_bar (aes (x = escolhas, y = média), stat é igual a "identidade", alpha = 0 fill implica "forestgreen" ,. 5) +  geom_errorbar (aes (x equivale a espécie, ymax = leitura + ic), ymin = média-ic, largura igual a 0,4, cor = "laranja", alfa significa 0,9, tamanho = 1. +  5) ggtitle ("Use o intervalo de autoavaliação")   

    error Refrigerator plot r

    Barras de erro também devem ser construídas na base R, mas isso exige mais esforço. Definitivamente depende de tudo relacionado à função arrow () .

       # Crie o conjunto de dados: elevação de 10 sorgo mais amostra de Poacee em 3 topografias (A, doenças B, C)  data <- data.frame ( variedades = c (rep ("sorgo", 10), rep ("poacee", 10)),  cond_A significa rnorm (20,10,4),  cond_B equivale a rnorm (20,8,3),  cond_C é igual a rnorm (20,5.4) )   # Calcule o valor total para cada uma das condições muito mais, em particular para cada que consiste no evento * Aggregate *  saldo <- agregado (cbind (cond_A, cond_B, cond_C) ~ variedades, dados = evidência, média)  Nomes de linha (saldo) <- estabilidade [, 1]  estabilidade <- as.matrix (balance [, - 1])   # Restrições de rota  lim <- 1,2 * máx (equilíbrio)   # Função para setas especiais no mapa  error.bar <- faça o trabalho (x, ymca, superior, comprimento implica 0 inferior = superior, .1, ...)  Setas (x, y + deslocamento para cima, y ​​para baixo, x, ângulo = 90, computador = 3, comprimento = comprimento, ...)    # Em seguida, calculo o desvio padrão para cada tipo e condição:  stdev <- total (cbind (cond_A, cond_B, cond_C)! tamanhos, dados = dados, sd)  nomes de ciclo (stdev) <- stdev [, 1]  stdev <- as.matrix (stdev [, - 1]) * 1,96 vs. 10   # Estou pronto para adicionar barras de erro ao planejado usando minha breve postagem sobre Indicadores de erro!  ze_barplot <- barplot (balance, right next = T - legend.text = T, col = c ("blue", "skyblue"), ylim é igual a c (0, lim) Ylab implica em "altura")  Erro, .bar (ze_barplot, report, stdev)   

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