Agregar banda de confianza a ggplot2 Parcela en R

En este artículo, discutiremos cómo agregar Add Confidence Band to ggplot2 Plot en el lenguaje de programación R.

Una banda de confianza son las líneas en un diagrama de dispersión o un diagrama de línea ajustada que representan los límites de confianza superior e inferior para todos los puntos en el rango de datos. Esto nos ayuda a visualizar el rango de error de los datos cuyos valores exactos no se pueden garantizar. Para agregar una banda de confianza a un diagrama de dispersión en R, usamos la función geom_ribbon del paquete ggplot2.

Primero, haremos un diagrama de dispersión básico usando la función geom_point() del paquete ggplot2.

Sintaxis:

ggplot(marco de datos, aes(x, y)) + geom_point()

Ejemplo: aquí hay un diagrama de dispersión básico hecho con las funciones ggplot() y geom_point() del paquete ggplot2 en el lenguaje R.

# create data vectors
xAxis <- 1:200
yAxis <- rnorm(200) + xAxis / 10
  
# create data frame from above data vectors
sample_data <- data.frame(xAxis, yAxis)
  
# load library ggplot2
library("ggplot2")
  
# create ggplot2 scatter plot
ggplot(sample_data, aes(xAxis, yAxis)) +   
          geom_point()

Producción:

Para agregar una banda de confianza, necesitamos dos variables más para cada variable de datos del vector xAxis y yAxis, necesitamos un vector alto y bajo correspondiente que cree el límite de la banda de confianza. Podemos usar esos valores en la función geom_ribbon() para crear una banda de confianza alrededor de los puntos del diagrama de dispersión.

Sintaxis:

plot + geom_ribbon( aes(ymin, ymax) )

Parámetro:

• ymin:  determina el límite inferior de la banda
• ymax:  determina el límite superior de la banda

Ejemplo: Aquí hay un diagrama de dispersión con una banda de confianza hecho usando la función geom_ribbon() del paquete ggplot2 en el lenguaje R.

# create data vectors
xAxis <- 1:200
yAxis <- rnorm(200) + xAxis / 10
lowBand <- yAxis + rnorm(200, - 1.5, 0.1)
highBand <- yAxis + rnorm(200, + 1.5, 0.1)
  
# create data frame from above data vectors
sample_data <- data.frame(xAxis, yAxis, lowBand, highBand)
  
# load library ggplot2
library("ggplot2")
  
# create ggplot2 scatter plot
ggplot(sample_data, aes(xAxis, yAxis)) +   
          geom_point()+
# geom_ribbon function is used to add confidence interval
          geom_ribbon(aes(ymin = lowBand, ymax = highBand), 
                      alpha = 0.2)

Producción:

Podemos usar el parámetro color, relleno y alfa de la función geom_ribbon() para cambiar el color del contorno, el color de fondo y la transparencia de la banda de confianza, respectivamente. Estas propiedades se pueden usar solas o en combinación para crear la apariencia deseada para la parcela.

Sintaxis:

plot + geom_ribbon(aes(ymin, ymax), color, relleno, alfa)

Parámetro:

• color:  determina el color del contorno
• relleno: determina el color del fondo
• alfa: determina la transparencia de la banda de confianza

Ejemplo: Aquí, hemos hecho un gráfico de dispersión con una banda de confianza, resaltado usando un color

# create data vectors
xAxis <- 1:200
yAxis <- rnorm(200) + xAxis / 10
lowBand <- yAxis + rnorm(200, - 1.5, 0.1)
highBand <- yAxis + rnorm(200, + 1.5, 0.1)
  
# create data frame from above data vectors
sample_data <- data.frame(xAxis, yAxis, lowBand, highBand)
  
# load library ggplot2
library("ggplot2")
  
# create ggplot2 scatter plot
ggplot(sample_data, aes(xAxis, yAxis)) +   
          geom_point()+
# geom_ribbon function is used to add confidence interval
          geom_ribbon(aes(ymin = lowBand, ymax = highBand), 
                      alpha = 0.2, fill="green", color="green")

Producción: