将误差条和显著性条添加到二进制数据ggplot - 腾讯云开发者社区

install.packages("pROC") library(pROC) data(aSAH) #该数据集总结了113例动脉瘤性蛛网膜下腔出血的临床和实验室变量。...ROC曲线的样本量power计算计算ROC曲线的样本量、power、显著性水平或最小曲线下面积（1）一条曲线（2）两条曲线（3）限定参数 power.roc.test(ncases=41,...install.packages("plotROC") library(plotROC) 1.生成展示绘图的ROC数据以下一段语句是用于生成展示绘图的ROC数据（在我们自己绘图的时候可用自己的数据）...aes(m = M, d = D)) + geom_roc() + geom_rocci() （2）置信区间的显著性水平 ggplot(rocdata, aes(m = M, d = D, color...= Z)) + geom_roc() + geom_rocci(sig.level = .01) #sig.level置信区间的显著性水平（3）biomarker处展示置信区间 ggplot(rocdata

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【单细胞中性粒】慢性病毒性肝炎(复现fig1)

cols = c("#F5E0B1", "#1A690D"), ncol = 5) 似乎不如人家的美观，改进一下呢 # 将p1...转换为列表以便逐个应用主题 # 循环遍历p1中的每个子图，并将经过主题设置的子图添加到plots_list中 for (i in 1:length(p1)) { p <- p1[[i]] plots_list...= element_blank(), axis.line.y = element_blank()) } # 使用wrap_plots将所有子图组合在一起..., #在显著性符号下面添加一条短线 aes(x=x,y=`ISG score`,...location, # 在显著性符号下面添加一条短线 aes(x = x, y = `ISG score`,

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【单细胞中性粒】慢性病毒性肝炎(复现fig1)

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绘制带显著性比较的bar图

概述：本文介绍如何轻松地为ggplot图形添加P值和显著性水平：比较两组或多组的均值自动地将P值和显著性水平添加到ggplot图形中，如箱形图，点图，条形图和折线图等使用工具： R语言中的ggplot2...图形中自动添加P值和显著性水平 compare_means() 两样本间的比较 df<-ToothGrowth ggplot(df,aes(x=supp,y=len,fill=supp))+ geom_boxplot...,label.x=1.5,label.y = 30) #label指定显示计算出的显著性标签，这里为ns #labe.x和label.y指定ns的坐标轴位置 image.png 多样本之间的比较...ref.group = "0.5") #设置参考组，每一个组和和ref组比较 image.png 多个分组变量除了dose分组，还有supp分组，这种由2个分组因子的数据可以用以下方法进行比较...0.004 ** Wilcoxon 3 2 len OJ VC 1 1 1.000 ns Wilcoxon 多面板展示多组数据

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详谈R中散点图添加误差线的细节

加载R包 library(tidyverse) library(ggsci) 导入数据 df <- read_tsv("data.txt") 数据可视化 df %>% ggplot(aes(case_control...❞ df %>% ggplot(aes(case_control,logCPM)) ❝使用 df 数据帧创建了一个新的 ggplot 对象，并将 x 轴和 y 轴变量分别设置为 case_control...fill 和 color 美学设置为 case_control，这意味着点的填充和颜色将基于该列的值。参数 pch 指定点的形状，width 指定点的宽度，size 指定点的大小。...❞ stat_boxplot(geom="errorbar", width=0.1, linetype="solid") ❝使用函数 stat_boxplot 向图表添加了误差条。...参数 geom 指定使用哪种误差条，参数 width 控制误差条的宽度。

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ggplot barplot and error bars

# 水平误差线 # 这里的使用的x来计算最大值和最小值 # 同时x和y互换 dataset_summary %>% ggplot(aes( x = len, y = dose, xmin =...# 和点图合并 # 需要注意的是这两部分使用的是不同的数据集 dataset <- ToothGrowth dataset$dose <- as.factor(dataset$dose) p1 将最大值和最小值的计算放在这里 geom_pointrange(aes(ymin = len - sd, ymax = len + sd), data = dataset_summary)...geom_pointrange(aes(ymin = len - sd, ymax = len + sd), data = dataset_summary) # 和线图、条图合并 p3 <- dataset_summary...结束语关于这个误差bar的添加，主要的问题其实是计算的问题，需要max和min，如果存在分组的问题，那么就需要使用按照分组再计算max和min，然后再在aes中使用。 love&peace

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R初学者必知图形添加显著性标记小细节

❝本节来介绍如何对图形做显著性标记，介绍两种方法第一种通过代码来自动进行标记，另一种通过手动的方式来添加标记；两种方法各有其独特的用处，各位观众老爷细细品味。...theme_test()+ theme(legend.position = "top", legend.title = element_blank()) ❝上述图形是通过代码自动判定了显著性的位置信息进而进行添加...，如果数据分组较为复杂并且存在分面操作的情况；那么需要对上述代码的位置信息做过多的调整，因此第一种方法对初学者不太友好；接下来介绍如何使用「ggsignif」包来手动添加显著性标记 ❞ 构建数据 dataf...30, tip_length = 0, vjust = .1)+ theme_light(base_size=10) ❝可以看到非常直观，简单明了但是此种方法只适用于数据量较小的情况...= .1)+ theme_light(base_size=13) annotation参数还可以使用文本来进行注释案例三 ❝此外geom_signif还支持tip_length参数控制每一条竖线的的长度

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线性回归模型

基本形式给定包含条记录的数据集 ? ： ? 线性回归模型试图学习一个线性模型以尽可能地预测因变量 ? ： ?...多元线性回归的假设同大多数算法一样，多元线性回归的准确性也基于它的假设，在符合假设的情况下构建模型才能得到拟合效果较好的表达式和统计性质较优的估计参数。误差项 ?...是一个服从正态分布的随机变量参数估计将线性表达式写为向量形式： ? 利用最小二乘法令均方误差最小化： ? ?...检验包括单个/多个回归系数的显著性检验和回归方程的整体显著性检验。 1.回归系数的显著性检验对于任意一个参数 ? ，构造原假设与备择假设： ? 当 ? 成立时，我们构造 ?...，通常我们将前者称为回归平方和，后者称为残差平方和。给定显著性水平 ? ，检验的拒绝域为： ? 我们常使用 ? 来衡量回归直线对观测值的拟合程度， ?

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scRNA分析|自定义你的箱线图-统计检验，添加p值，分组比较p值

本文主要解决以下几个问题（1）指定统计检验方式（2）指定比较组并添加P值（3）任意比较（4）分组比较（5）使用星号代替P值等一载入R包数据使用本文开始的基因集评分的结果和 ggpubr...palette = "npg", xlab = F, #不显示x轴的标签 bxp.errorbar=T,#显示误差条...bxp.errorbar.width=0.5, #误差条大小 size=1, #箱型图边线的粗细 outlier.shape...", palette = "npg", xlab = F, #不显示x轴的标签 bxp.errorbar=T,#显示误差条...ggplot2|详解八大基本绘图要素 ggplot2 | 关于标题，坐标轴和图例的细节修改，你可能想了解 ggplot2|theme主题设置，详解绘图优化-“精雕细琢”

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生信技能树 Day6 R语言作图入门

注意写加号映射和指定颜色必须都要写十六进制颜色编码ggplot(data = iris)+ geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,...两个属性### Q2-1 空心形状和实心形状都用color设置颜色ggplot(data = iris)+ geom_point(mapping = aes(x = Sepal.Length,...几何对象# geom_开头的函数是画图函数，画出的是一个几何对象，一个图层，图层可以叠加#局部设置和全局设置## 局部设置ggplot(data = iris) + geom_smooth(mapping...mapping = aes(x = Species, y = Sepal.Width, fill = Species))+ geom_boxplot()+ geom_point()# 发现点图的所有点都在一条竖线上...+你解决问题的能力=你的图画图的正确思维重要的是调整数据与示例数据一致找现成的画图代码：STHDAR语言的综合应用后面分专题讲解引用自生信技能树

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R语言ggplot2堆积柱形图添加误差线的简单小例子

最近有人在公众号后台留言问到这个问题，今天的推文介绍一下ggplot2做堆积柱形图并添加误差线的办法完整代码 ''' 堆积柱形图添加误差线 ''' getwd() library(ggplot2)...解释代码用到的R语言包 ggplot2 画图 dplyr 整理数据 see 用来配色读取数据,查看前六行 df<-read.csv("penguins.csv") head(df) 按照种类和性别分组计算平均值和标准差...summarise(mean_value=mean(bill_length_mm), sd_value=sd(bill_length_mm)) -> df1 df1 给数据集添加新的一列用来控制误差线的位置...limits = c(0,100))+ scale_fill_material_d()+ theme_bw()+ labs(x=NULL,y="ABCD") 画图代码在今天推文的第三条视频中会有介绍...，这里就不用文字来解释了今天的推文完整示例数据和代码可以在第二条推文的留言区获取（第二条推文是一个广告）欢迎大家关注我的公众号小明的数据分析笔记本小明的数据分析笔记本公众号主要分享：1、R语言和

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R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析|附代码数据

研究大纲介绍数据集和研究的目标探索数据集可视化使用Chi-Square独立检验、Cramer's V检验和GoodmanKruskal tau值对数据集进行探索预测模型，Logisitic回归和...这4240条记录中有3658条是完整的病例，其余的有一些缺失值。 ---- 2.了解数据的意义在每一步之前，要加载所需的库。...require(knitr) require(dplyr) require(ggplot2) require(readr) require(gridExtra) #呈现多幅图然后，加载心脏研究的数据集...bestglm_bic_model 基于BIC的bestglm::bestglm()将模型变量减少到5个：男性、年龄、cigsPerDay、sysBP和葡萄糖。...该数据集只有一条记录，其中包括我自己的个人数据。换句话说，我已经创建了一个模型，我想知道它是否预测了我的CHD。

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R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析|附代码数据

这4240条记录中有3658条是完整的病例，其余的有一些缺失值。 2.了解数据的意义在每一步之前，要加载所需的库。...require(knitr)require(dplyr)require(ggplot2)require(readr)require(gridExtra) #呈现多幅图然后，加载心脏研究的数据集。...，将通过多变量或至少双变量的可视化来实现。...bestglm\_bic\_model 基于BIC的bestglm::bestglm()将模型变量减少到5个：男性、年龄、cigsPerDay、sysBP和葡萄糖。...该数据集只有一条记录，其中包括我自己的个人数据。换句话说，我已经创建了一个模型，我想知道它是否预测了我的CHD。

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R语言之可视化①误差棒

本教程介绍如何使用R软件和ggplot2包创建带有误差棒的图形。...使用ToothGrowth数据。...使用三种剂量水平的维生素C（0.5mg,1mg和2 mg）和两种递送方法[橙汁（OJ）或抗坏血酸（VC）]中的每一种： > library(ggplot2) > df <- ToothGrowth >...标准差用于绘制图形上的误差线。首先，使用下面的辅助函数将用于计算每组感兴趣变量的均值和标准差。...（）：平均值+/- SD可以添加为误差条或点范围： ?

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scRNA分析|使用AddModuleScore 和 AUcell进行基因集打分，可视化

c("#E7B800", "#00AFBB"),#分组着色 xlab = F, #不显示x轴的标签 bxp.errorbar=T,#显示误差条...bxp.errorbar.width=0.5, #误差条大小 size=1, #箱型图边线的粗细 outlier.shape...palette = "npg", add = 'mean_sd', xlab = F, #不显示x轴的标签 bxp.errorbar=T,#显示误差条...bxp.errorbar.width=0.5, #误差条大小 size=1, #箱型图边线的粗细 outlier.shape=NA, #不显示...outlier legend = "right") 4.3 绘制umap图提取基因集评分结果与umap的坐标，使用ggplot2 绘制umap点图，将基因集评分映射到umap图中

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R语言箱线图添加显著性--不同水平实现方法

p + stat_compare_means(aes(group = Group2),method = "t.test",label = "p.signif") 3.4 将分组数据分开绘制 p =...单因素直方图绘制直方图+标准误，之前用ggplot2需要很长的代码，这里有更好的方案。...代码汇总 # > 欢迎关注我的公众号：`育种数据分析之放飞自我`。主要分享R语言，Python，育种数据分析，生物统计，数量遗传学，混合线性模型，GWAS和GS相关的知识。...stat_compare_means(method = "anova",,label.y = 15)+ stat_compare_means(comparisons = my_comparisons) # 有误差的折线图...position = position_dodge(0.8)) p p + stat_compare_means(aes(group=Group2), label = "p.signif") # 有误差的折线图

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如何在箱线图添加显著性--代码分享

p + stat_compare_means(aes(group = Group2),method = "t.test",label = "p.signif") 3.4 将分组数据分开绘制 p =...单因素直方图绘制直方图+标准误，之前用ggplot2需要很长的代码，这里有更好的方案。...# > 欢迎关注我的公众号：`育种数据分析之放飞自我`。主要分享R语言，Python，育种数据分析，生物统计，数量遗传学，混合线性模型，GWAS和GS相关的知识。...position = position_dodge(0.8)) p p + stat_compare_means(aes(group=Group2), label = "p.signif") # 有误差的折线图...主要分享R语言，Python，育种数据分析，生物统计，数量遗传学，混合线性模型，GWAS和GS相关的知识。 ❞

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R语言绘图之ggplot2

2. ggplot2的绘图原理: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离，数据相关的绘图与数据无关的绘图分离，并按图层作图。...ggplot图的元素可以主要可以概括如下：最大的是plot（指整张图，包括background和title），其次是axis（包括stick，text，title和stick）、legend（包括backgroud...） geom_density 密度图 geom_density2d 二维密度图 geom_errorbar 误差线（通常添加到其他图形上，比如柱状图、点图、线图等） geom_errorbarh 水平误差线...自动添加了扰动 geom_line 线 geom_linerange 区间，用竖直线来表示 geom_path 几何路径，由一组点按顺序连接 geom_point 点 geom_pointrange 一条垂直线...绘制原始数据，不进行统计变换 stat_qq 绘制Q-Q图 stat_quantile 连续的分位线 stat_smooth 添加平滑曲线 stat_spoke 绘制有方向的数据点（由x和y指定位置，

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NATURE NEUROSCIENCE:大脑动态隐性状态是行为导向的工作记忆的基础

黑色条，显著解码（置换检验，n=30，簇形成阈值P显著性阈值P误差阴影，95%置信区间。X轴上的灰色条代表记忆项目的起始。e. 探测隐藏状态。...蓝色条，显著解码记忆项目；紫色条，记忆与遗忘项目之间可解度的显著性差异（置换检验，n=30，簇形成阈值P显著性阈值P误差阴影，95%置信区间。...X轴上的黑色条代表脉冲刺激的起始。右侧：箱形图和叠加上的带误差棒的圆圈（均值和95%置信区间）显示从脉冲起始之后的100~500ms的平均解码。1.5倍四分位距之外的数据点用十字单独显示。...显著性的平均解码和记忆和遗忘项目的平均可解度之间的显著性差异用星号标注（置换检验，n=30，记忆项目：P=0.004；差异项： P=0.028）。解析脉冲响应的试次间差异可以预测工作记忆表现的变化。...误差棒，95%置信区间。嵌入的小图显示的是高低解码试次之间斜率参数的差异（一种记忆精度的测量）。1.5倍的四分位距之外的数据点用小十字表示。叠加的圆和误差棒代表均值和95%置信区间。b.

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gghalves包-你五毛我五毛

gghalves[1]将_half_扩展添加到选定的geom。...默认为NULL，使用ggplot()中aes()指定的映射。 data 指定数据框。默认为NULL，使用ggplot()中的数据。...trim 若为TRUE（默认），将小提琴的尾部修整到数据范围。若为FALSE，不修剪尾巴。 scale 如果为"area"（默认），则所有小提琴都具有相同的面积（修剪尾部之前）。...先将数据的统计摘要进行计算存到了summ_iris中，包含了均值，标准差，数量标准误差。iris_plot为所需数据，这里将Species变量设置为因子，因为要用它作为分类变量。...这里比较有趣的是，作者还通过geom_point和geom_errorbar加入和汇总信息以及对应的误差项。

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【单细胞中性粒】慢性病毒性肝炎(复现fig1)

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绘制带显著性比较的bar图

详谈R中散点图添加误差线的细节

ggplot barplot and error bars

R初学者必知图形添加显著性标记小细节

线性回归模型

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R语言ggplot2堆积柱形图添加误差线的简单小例子

R语言随机森林RandomForest、逻辑回归Logisitc预测心脏病数据和可视化分析|附代码数据

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R语言之可视化①误差棒

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R语言箱线图添加显著性--不同水平实现方法

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