从stat_smooth中提取精确95%置信度值的方法( Method = "glm")

从stat_smooth中提取精确95%置信度值的方法(Method = "glm")是通过使用广义线性模型（Generalized Linear Model，简称GLM）来实现的。

GLM是一种统计模型，可以用于建立因变量和自变量之间的关系，并且可以根据数据的特点选择不同的分布族和连接函数。在R语言中，可以使用glm()函数来拟合GLM模型。

要从stat_smooth中提取精确95%置信度值，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，使用ggplot2包中的geom_smooth()函数来创建平滑曲线。在该函数中，设置method参数为"glm"，表示使用GLM方法进行平滑。
2. 然后，使用ggplot2包中的stat_smooth()函数来计算平滑曲线的置信区间。在该函数中，设置level参数为0.95，表示计算95%的置信区间。
3. 最后，使用ggplot2包中的ggplot_build()函数来提取平滑曲线的数据。该函数返回一个列表，其中包含了绘图所需的所有数据，包括平滑曲线的坐标和置信区间。

以下是一个示例代码：

library(ggplot2)

# 创建数据集
data <- data.frame(x = 1:10, y = c(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20))

# 创建绘图对象
p <- ggplot(data, aes(x, y))

# 添加平滑曲线
p <- p + geom_smooth(method = "glm", level = 0.95)

# 提取平滑曲线的数据
plot_data <- ggplot_build(p)$data[[2]]

# 提取置信区间的上下界
confidence_interval <- plot_data$ymin[1]

# 打印置信区间的上下界
print(confidence_interval)

在上述示例代码中，首先创建了一个包含x和y变量的数据集。然后，创建了一个绘图对象，并使用geom_smooth()函数添加了平滑曲线，其中method参数设置为"glm"，level参数设置为0.95。接下来，使用ggplot_build()函数提取了平滑曲线的数据，并从中获取了置信区间的上下界。

请注意，以上示例代码仅为演示目的，实际应用中需要根据具体情况进行调整。另外，腾讯云相关产品和产品介绍链接地址与该问题无关，因此不提供相关信息。