使用摘要统计信息在ggplot2中产生一个箱线图
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下面是使用ggplot2生成箱形图的代码，我正在尝试修改以适应我的问题：
library(ggplot2)
set.seed(1)
# create fictitious data
a <- rnorm(10)
b <- rnorm(12)
c <- rnorm(7)
d <- rnorm(15)
# data groups
group <- factor(rep(1:4, c(10, 12, 7, 15)))
# dataframe
mydata <- data.frame(c(a,b,c,d), group)
names(mydata) <- c("value", "group")
# function for computing mean, DS, max and min values
min.mean.sd.max <- function(x) {
r <- c(min(x), mean(x) - sd(x), mean(x), mean(x) + sd(x), max(x))
names(r) <- c("ymin", "lower", "middle", "upper", "ymax")
r
}
# ggplot code
p1 <- ggplot(aes(y = value, x = factor(group)), data = mydata)
p1 <- p1 + stat_summary(fun.data = min.mean.sd.max, geom = "boxplot") + ggtitle("Boxplot con media, 95%CI, valore min. e max.") + xlab("Gruppi") + ylab("Valori")
就我而言，我没有实际的数据点，而只有它们的均值和标准差（数据呈正态分布）。因此，对于此示例，它将是：
mydata.mine = data.frame(mean = c(mean(a),mean(b),mean(c),mean(d)),sd = c(sd(a),sd(b),sd(c),sd(d)),group = c(1,2,3,4))
但是，我仍然想制作一个箱线图。我想定义：ymin =平均值-3 * sd下限=平均值-sd平均值=平均值上限=平均值+ sd
ymax =平均值+ 3 * sd
但是我不知道如何定义一个函数来从stat_summary中的fun.data访问mydata.mine的均值和sd。另外，我也可以使用rnorm从均值和标准差（sd）参数化的法线中绘制点，但是第一种选择对我来说似乎更优雅和简单。
科视Christie Haskell Marsh
ggplot(mydata.mine, aes(x = as.factor(group))) +
geom_boxplot(aes(
lower = mean - sd,
upper = mean + sd,
middle = mean,
ymin = mean - 3*sd,
ymax = mean + 3*sd),
stat = "identity")
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