¿Cómo trazar un intervalo de confianza en R?

En este artículo, discutiremos cómo trazar intervalos de confianza en el lenguaje de programación R.

Método 1: Trazar el intervalo de confianza usando geom_point y geom_errorbar

En este método para trazar un intervalo de confianza, el usuario necesita instalar e importar el paquete ggplot2 en la consola de trabajo r, aquí el paquete ggplot2 es responsable de trazar el gráfico ggplot2 y dar el uso de la funcionalidad del paquete a los usuarios. Luego, el usuario debe llamar a la función geom_point() con los parámetros requeridos, que simplemente trazarán el gráfico ggplot de los datos dados, y luego el usuario debe llamar a la función geom_errorbar() con los parámetros requeridos para obtener el intervalos de confianza que serán las barras de error de los datos pasados ​​en el lenguaje de programación R.

Para instalar e importar el paquete ggplot2 en la consola R, el usuario debe seguir la siguiente sintaxis:

install.packages("ggplot2")      
library("ggplot2")

• Función geom_point(): esta función utiliza el punto geom para crear diagramas de dispersión.

Sintaxis: geom_point(mapping = NULL, data = NULL, stat = “identity”, position = “identity”, …)

Parámetros:

• mapeo: Conjunto de mapeos estéticos creados por aes() o aes_().
• datos: Los datos que se mostrarán en esta capa.
• stat: la transformación estadística que se usará en los datos de esta capa, como una string.
• position: ajuste de posición, ya sea como una string o como resultado de una llamada a una función de ajuste de posición.
• …: Otros argumentos pasados.

• Función geom_errorbar(): Esta función se utiliza para trazar la barra de error de los datos dados.

Sintaxis: geom_errorbar(asignación = NULL, datos = NULL, stat = “identidad”, posición = “identidad”, …)

Parámetros:

• mapeo: el mapeo estético, generalmente construido con aes o aes_string.
• datos: un conjunto de datos específico de la capa, solo necesario si desea anular los valores predeterminados de la trama.
• stat: la transformación estadística que se usará en los datos de esta capa.
• position: el ajuste de posición que se usará para los puntos superpuestos en esta capa
• …: otros argumentos pasados ​​a la capa.

Ejemplo: Aquí, usaremos la función geom_point() para trazar los puntos en el ggplot y luego usaremos la función geom_errorbar() para obtener los intervalos de confianza para el gráfico en el lenguaje de programación R.

# Import ggplot2 library
library("ggplot2")
  
# Creating Data
gfg<-round(data.frame(x = 1:20,
                      y = runif(20, 20, 40),
                      low = runif(20, 0, 20),
                      up = runif(20, 40, 50)), 4)
  
# Creating scatter plot with its
# confindence intervals
ggplot(gfg, aes(x, y)) + geom_point() + 
geom_errorbar(aes(ymin = low, ymax = up))

Producción:

Método 2: Trazar los intervalos de confianza usando la función plotCI()

En este método para trazar los intervalos de confianza, el usuario necesita instalar e importar el paquete plotrix para usar sus funcionalidades en la consola R en funcionamiento, y luego el usuario necesita llamar a la función plotCI() con los datos como parámetros de la función. y además, su función trazará directamente la trama con los intervalos de confianza incluidos en el lenguaje de programación R.

Para instalar e importar el paquete ggplot2 en la consola R, el usuario debe seguir la siguiente sintaxis:

install.packages("plotrix")      
library("plotrix")

• Función plotCI: dado un conjunto de valores x e y y el ancho del intervalo o los límites superior e inferior, trace los puntos con barras de error.

Sintaxis: plotCI(x, y = NULL,ui, li, err=’y’, … )

Parámetros:

• x,y: Coordenadas para el centro de las barras de error. y por defecto es 1:n.
• IU: extremo superior de las barras de error.
• li: extremo inferior de las barras de error.
• …: otros parámetros de trazado.

Ejemplo: En este ejemplo, usaremos la función plotCI() para trazar los intervalos de confianza en el gráfico de los datos proporcionados en el lenguaje de programación R.

# Import plotrix library
library("plotrix")
  
# Create Data
gfg<-round(data.frame(x = 1:20,
                      y = runif(20, 20, 40),
                      low = runif(20, 0, 20),
                      up = runif(20, 40, 50)), 4)
  
# Create plotrix plot with confidence intervals
plotCI(x = gfg$x,y = gfg$y,li = gfg$low,ui = gfg$up)

Producción: