エラーバーを使ったxyplotでのSEの描画

Question

私は2つの異なるグループの牛のミルク生産（FCMと呼ばれる）を使って単純なXYグラフを作成しようとしています（lsmeansとSEを使って、 。 は私が格子状にxyplot機能を使用して、LS平均を表示プロットを構築することができました：

library(lattice)  
xyplot(lsmean~Time, type="b", group=Group, data=lsmeans2[order(lsmeans2$Time),], 
     pch=16, ylim=c(10,35), col=c("darkorange","darkgreen"), 
     ylab="FCM (kg/day)", xlab="Week", lwd=2, 
     key=list(space="top", 
       lines=list(col=c("darkorange","darkgreen"),lty=c(1,1),lwd=2), 
       text=list(c("Confinement Group","Pasture Group"), cex=0.8))) 

私は今、エラーバーを追加したいです。私はpanel.arrow関数を使っていくつかのことを試してみました。他の例からコピー＆ペーストしましたが、それ以上はできませんでした。

私は本当にいくつかの助けに感謝します！

マイlsmeans2データセット：

Group Time lsmean SE df lower.CL upper.CL 
Stall wk1 26.23299 0.6460481 59 24.19243 28.27356 
Weide wk1 25.12652 0.6701080 58 23.00834 27.24471 
Stall wk10 21.89950 0.6460589 59 19.85890 23.94010 
Weide wk10 18.45845 0.6679617 58 16.34705 20.56986 
Stall wk2 25.38004 0.6460168 59 23.33957 27.42050 
Weide wk2 22.90409 0.6679617 58 20.79269 25.01549 
Stall wk3 25.02474 0.6459262 59 22.98455 27.06492 
Weide wk3 24.05886 0.6679436 58 21.94751 26.17020 
Stall wk4 23.91630 0.6456643 59 21.87694 25.95565 
Weide wk4 22.23608 0.6678912 58 20.12490 24.34726 
Stall wk5 23.97382 0.6493483 59 21.92283 26.02481 
Weide wk5 18.14550 0.6677398 58 16.03480 20.25620 
Stall wk6 24.48899 0.6456643 59 22.44963 26.52834 
Weide wk6 19.40022 0.6697394 58 17.28319 21.51724 
Stall wk7 24.98107 0.6459262 59 22.94089 27.02126 
Weide wk7 19.71200 0.6677398 58 17.60129 21.82270 
Stall wk8 22.65167 0.6460168 59 20.61120 24.69214 
Weide wk8 19.35759 0.6678912 58 17.24641 21.46877 
Stall wk9 22.64381 0.6460481 59 20.60324 24.68438 
Weide wk9 19.26869 0.6679436 58 17.15735 21.38004 

Answer 1

は、あなたがたxplot使用する特別な理由はありますか？ ggplot2ははるかに使いやすく、よりきれいです。ここに私が望むと思うものの例があります。完全を期すため

#load ggplot2 
library(ggplot2) 

#load data 
d = structure(list(Group = structure(c(1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 
2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L), .Label = c("Stall", 
"Weide"), class = "factor"), Time = structure(c(1L, 1L, 2L, 2L, 
3L, 3L, 4L, 4L, 5L, 5L, 6L, 6L, 7L, 7L, 8L, 8L, 9L, 9L, 10L, 
10L), .Label = c("wk1", "wk10", "wk2", "wk3", "wk4", "wk5", "wk6", 
"wk7", "wk8", "wk9"), class = "factor"), lsmean = c(26.23299, 
25.12652, 21.8995, 18.45845, 25.38004, 22.90409, 25.02474, 24.05886, 
23.9163, 22.23608, 23.97382, 18.1455, 24.48899, 19.40022, 24.98107, 
19.712, 22.65167, 19.35759, 22.64381, 19.26869), SE = c(0.6460481, 
0.670108, 0.6460589, 0.6679617, 0.6460168, 0.6679617, 0.6459262, 
0.6679436, 0.6456643, 0.6678912, 0.6493483, 0.6677398, 0.6456643, 
0.6697394, 0.6459262, 0.6677398, 0.6460168, 0.6678912, 0.6460481, 
0.6679436), df = c(59L, 58L, 59L, 58L, 59L, 58L, 59L, 58L, 59L, 
58L, 59L, 58L, 59L, 58L, 59L, 58L, 59L, 58L, 59L, 58L), lower.CL = c(24.19243, 
23.00834, 19.8589, 16.34705, 23.33957, 20.79269, 22.98455, 21.94751, 
21.87694, 20.1249, 21.92283, 16.0348, 22.44963, 17.28319, 22.94089, 
17.60129, 20.6112, 17.24641, 20.60324, 17.15735), upper.CL = c(28.27356, 
27.24471, 23.9401, 20.56986, 27.4205, 25.01549, 27.06492, 26.1702, 
25.95565, 24.34726, 26.02481, 20.2562, 26.52834, 21.51724, 27.02126, 
21.8227, 24.69214, 21.46877, 24.68438, 21.38004)), .Names = c("Group", 
"Time", "lsmean", "SE", "df", "lower.CL", "upper.CL"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-20L)) 

#fix week 
library(stringr) 
library(magrittr) 
d$Time %<>% as.character() %>% str_replace(pattern = "wk", replacement = "") %>% as.numeric() 

#plot 
ggplot(d, aes(Time, lsmean, color = Group, group = Group)) + 
    geom_point() + 
    geom_errorbar(aes(ymin = lower.CL, ymax = upper.CL), width = .2) + 
    geom_line() + 
    ylim(10, 35) + 
    scale_x_continuous(name = "Week", breaks = 1:10) + 
    ylab("FCM (kg/day)") + 
    scale_color_discrete(label = c("Confinement Group","Pasture Group")) 

Answer 2

、ここでxyplotを用いた溶液である：

# Reproducible data 
lsmeans2 = structure(list(Group = structure(c(1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 
2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L), .Label = c("Stall", 
"Weide"), class = "factor"), Time = structure(c(1L, 1L, 2L, 2L, 
3L, 3L, 4L, 4L, 5L, 5L, 6L, 6L, 7L, 7L, 8L, 8L, 9L, 9L, 10L, 
10L), .Label = c("wk1", "wk10", "wk2", "wk3", "wk4", "wk5", "wk6", 
"wk7", "wk8", "wk9"), class = "factor"), lsmean = c(26.23299, 
25.12652, 21.8995, 18.45845, 25.38004, 22.90409, 25.02474, 24.05886, 
23.9163, 22.23608, 23.97382, 18.1455, 24.48899, 19.40022, 24.98107, 
19.712, 22.65167, 19.35759, 22.64381, 19.26869), SE = c(0.6460481, 
0.670108, 0.6460589, 0.6679617, 0.6460168, 0.6679617, 0.6459262, 
0.6679436, 0.6456643, 0.6678912, 0.6493483, 0.6677398, 0.6456643, 
0.6697394, 0.6459262, 0.6677398, 0.6460168, 0.6678912, 0.6460481, 
0.6679436), df = c(59L, 58L, 59L, 58L, 59L, 58L, 59L, 58L, 59L, 
58L, 59L, 58L, 59L, 58L, 59L, 58L, 59L, 58L, 59L, 58L), lower.CL = c(24.19243, 
23.00834, 19.8589, 16.34705, 23.33957, 20.79269, 22.98455, 21.94751, 
21.87694, 20.1249, 21.92283, 16.0348, 22.44963, 17.28319, 22.94089, 
17.60129, 20.6112, 17.24641, 20.60324, 17.15735), upper.CL = c(28.27356, 
27.24471, 23.9401, 20.56986, 27.4205, 25.01549, 27.06492, 26.1702, 
25.95565, 24.34726, 26.02481, 20.2562, 26.52834, 21.51724, 27.02126, 
21.8227, 24.69214, 21.46877, 24.68438, 21.38004)), .Names = c("Group", 
"Time", "lsmean", "SE", "df", "lower.CL", "upper.CL"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-20L)) 

xyplot(lsmean~Time, type="b", group=Group, data=lsmeans2[order(lsmeans2$Time),], 
     panel = function(x, y, ...){ 
     panel.arrows(x, y, x, lsmeans2$upper.CL, length = 0.15, 
         angle = 90, col=c("darkorange","darkgreen")) 
     panel.arrows(x, y, x, lsmeans2$lower.CL, length = 0.15, 
         angle = 90, col=c("darkorange","darkgreen")) 
     panel.xyplot(x,y, ...) 
     }, 
     pch=16, ylim=c(10,35), col=c("darkorange","darkgreen"), 
     ylab="FCM (kg/day)", xlab="Week", lwd=2, 
     key=list(space="top", 
       lines=list(col=c("darkorange","darkgreen"),lty=c(1,1),lwd=2), 
       text=list(c("Confinement Group","Pasture Group"), cex=0.8))) 

panel.arrowsの長さ引数はエラーヘッドの幅を変化させます。このパラメータを使って、あなたが好きな幅にすることができます。

data =を指定するときは、lsmeans2[order(lsmeans2$Time),]を持っていたにも関わらず、時間の順序はまだ間違っていることに注意してください。これはTimeが要因であり、Rがあなたがwkの数値接尾辞で注文したいと思っていることを知らないからです。これは、1あなたは正しくそれを注文するには、以下のこの小さなトリックを使用することができます2よりも小さくなっているので、それは、WK2前WK10を並べ替えられますことを、意味：

# Order first by the character lenght, then by Time 
Timelevels = levels(lsmeans2$Time) 
Timelevels = Timelevels[order(nchar(Timelevels), Timelevels)] 

# Reorder the levels 
lsmeans2$Time = factor(lsmeans2$Time, levels = Timelevels) 

# Create Subset 
lsmeansSub = lsmeans2[order(lsmeans2$Time),] 

xyplot(lsmean~Time, type="b", group=Group, data=lsmeansSub, 
     panel = function(x, y, yu, yl, ...){ 
     panel.arrows(x, y, x, lsmeansSub$upper.CL, length = 0.15, 
         angle = 90, col=c("darkorange","darkgreen")) 
     panel.arrows(x, y, x, lsmeansSub$lower.CL, length = 0.15, 
         angle = 90, col=c("darkorange","darkgreen")) 
     panel.xyplot(x, y, ...) 
     }, 
     pch=16, ylim=c(10,35), col=c("darkorange","darkgreen"), 
     ylab="FCM (kg/day)", xlab="Week", lwd=2, 
     key=list(space="top", 
       lines=list(col=c("darkorange","darkgreen"),lty=c(1,1),lwd=2), 
       text=list(c("Confinement Group","Pasture Group"), cex=0.8))) 

注

でも「時間」のレベルを並べ替えた後、私はまだ data =引数のソートされたデータを使用する必要があります。これは、 xyplotが、因子レベルの順序ではなく、データセットに現れる順序で点をプロットするためです。