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:
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。
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