p<-ggplot(data=mtcars,aes(x=cyl)) 1. 我们可以使用geom_boxplot函数添加箱线图,并设置y轴变量为mpg(燃油效率)。 p<-p+geom_boxplot(aes(y=mpg)) 1. 这样就可以绘制出一个简单的箱线图了。 接下来,我们使用stat_boxplot函数来添加误差线。我们可以通过设置参数width和position来调整误差线的宽度和位置。
#1colnames(data)=c("fev", "height","inhaler", "age", "exercise")#给列名赋值summary(data) cor(data)#查看各个变量之间的关系plot(data) attach(data)#绑定数据boxplot(fev ~ inhaler,col="yellow",main="inhaler与fev箱线图",xlab="inhaler",ylab="fev",xlim= c(0,3), ylim = c(5,9), ya...
ggboxplot(ToothGrowth, x = "supp", y = "len", fill = "supp", palette = "npg", add = "jitter")+ stat_compare_means() #添加p值,默认为wilcoxon检验 #更改为 t 检验 ggboxplot(ToothGrowth, x = "supp", y = "len", fill = "supp", palette = "npg", add = "jitter")+ stat_co...
使用stat_compare_means比较均值 现在我们可以使用stat_compare_means函数来比较组别A和组别B之间的均值差异。在绘制箱线图时,我们可以添加stat_compare_means来显示均值比较的结果: # 绘制箱线图并添加均值比较p<-ggboxplot(df,x="group",y="value",color="group",palette=c("#00AFBB","#E7B800"),add="j...
，是将scale_thickness_shared()添加到图中。这将确保stat_spike()和stat_slab()使用相同的缩放函数，...
boxplot(fev ~ inhaler, col = "yellow", main = "inhaler与fev箱线图", xlab = "inhaler", ylab = "fev", xlim = c(0, 3), ylim = c(5, 9), yaxs = "i") boxplot(fev ~ height, col = "red", summary(lm1) #使用向前向后线性拟合剔除无关变量 ...
boxplot(fev ~ height,col="red", summary(lm1)#使用向前向后线性拟合剔除无关变量lm2=step(lm1,direction="both") summary(lm2)#对变量进行log变换lm3=lm(fev~height+inhaler+age+log(inhaler),data=data)#2#用几个参数进行测试l=negll(c(1,1),data)l=negll(c(2,2),data)l=negll(c(1,3)...