问ggplot2中的四分位数范围

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median_hilow只是smedian_hilow的包装器，它来自于Hmisc包。

从来自smean / smedian的Hmisc函数组的文档。

如下面@BondedDust的评论所示，您需要在前面安装包Hmisc。

(输入?smedian_hilow和?median_hilow)：

提供了一些统计汇总函数，以便与summary.formula和汇总一起使用(以及tapply和它们自己)。smean.cl.normal计算了3个汇总变量:样本均值和基于t分布的上、下高斯置信限。smean.sd计算平均值和标准差。smean.sdl计算平均值加减一个常量乘以标准差。smean.cl.boot是一种快速实现的基本非参数自举，用于在不设正态的情况下获得种群均值的置信限。这些函数都会自动删除NAs。smedian.hilow计算样本中值和具有相等尾部区域的选定的一对外部分位数。

smedian.hilow根据置信区间计算中值、下四分位数和上四分位数。例如：

x <- rnorm(100)

> smedian.hilow(x, conf.int=.5)  # 25th and 75th percentiles
     Median       Lower       Upper 
 0.02036472 -0.76198947  0.71190404 

您可以查看@BondedDust关于如何使用ggplot2函数实现这个问题的答案。

如果您想要IQR，那么您就不需要median_hilow，至少它的默认值是这样的，因为它将低值作为2.5个百分位数，而高值作为97.5个百分位数。(伊拉克数量将分别为25和75)

> smedian.hilow(1:100)
Median  Lower  Upper 
50.500  3.475 97.525 

您可以使用0.5的conf.int-parameter以这种方式将-parameter传递给Hmisc::smedian.hilow-function，这将为您提供四分位数范围，因为(如Hmisc帮助页面所述)：" smedian.hilow computes the sample median and a selected pair of outer quantiles having equal tail areas."：

ggplot(DF,aes(x=cnd,y=bias,colour=cnd)) + 
   stat_summary(fun.data=median_hilow, conf.int=.5)

想一想，通过这样做，我可以与证明它所做的一切的结果相匹配：

library(plyr)
 iqr <- function(x, ...) {
     qs <- quantile(as.numeric(x), probs = c(0.25, 0.75), na.rm = TRUE)
     names(qs) <- c("ymin","ymax")
     qs
 }
 ddply(DF, .(cnd), summarise, new = iqr(bias))

但是这个例子突出了impot，conf.int参数是至关重要的。