library(ggvis)
mtcars %>%
ggvis(~wt, ~mpg) %>%
layer_points() %>%
layer_model_predictions(model = "lm", se = TRUE)
上面生成的散点图具有拟合回归线和 95% 的置信限 .
问题:如何在 上绘制具有拟合回归线和 95% 预测限 的散点图?
最佳答案
这是一个想法。不过,可能需要做更多的工作才能准确获得您想要的东西。
mtcars.pi = data.frame(mtcars, predict(lm(mpg~wt,data=mtcars), interval="prediction"))
mtcars.pi %>%
ggvis(~wt, ~mpg) %>%
layer_points() %>%
layer_ribbons(y=~lwr, y2=~upr, opacity:=.5) %>%
layer_model_predictions(model = "lm", se = TRUE)
关于r - 具有 95% 预测区间的 ggvis 散点图,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/25300094/