を行い、問題がinteraction.plot
が実際に集約要約指標を(平均値または中央値)を計算するためにtapply()
に依存しているということです。 interaction.plot
はmatplot
と呼ばれていますので、好きな場合は後者を直接使用するか、plyrでデータを要約し、結果をggplot2(もっと柔軟に)プロットしてください。要するに
# consider the 64x4 dataset OrchardSprays and create a fake
# two-levels factor, say grp, which is in correspondence to rowpos odd/even values
grp <- gl(2, 1, 8, labels=letters[1:2])
# the following won't work (due to color recycling)
with(OrchardSprays,
interaction.plot(treatment, rowpos, decrease,
type="b", pch=19, lty=1, col=as.numeric(colpos), legend=F))
# what is used to draw the 8 lines is computed from
with(OrchardSprays,
tapply(decrease, list(treatment=treatment, rowpos=rowpos), mean))
# the following will work, though
with(OrchardSprays,
interaction.plot(treatment, rowpos, decrease,
type="b", pch=19, lty=1, col=as.numeric(grp), legend=F))
、あなたがgender
とあなたのトレースファクタ(age_bucket
)との間に適切なマッピングを見つけることができると仮定すると、あなたはサイズnlevels(age_bucket)
の色のベクターを構築する必要があります。
出典
2012-02-21 12:14:21
chl