四种常见的作图系统中，ggplot2包基于一种全面的图形“语法”，提供了一种全新的图形创建方法。这个包极大地扩展了R绘图的范畴，提高了图形的质量。它通过全面一致的语法帮助我们将多变量的数据集进行可视化，并且很容易生成R自带图形难以生成的图形。
原文链接是 https://benjaminlmoore.wordpress.com/2014/04/06/author-inflation-in-academic-literature/
我想这应该是很多刚学习可视化的同学都会遇到的问题，今天这篇推文就给大家推荐一个非常好用的、可以一键绘制出版级别论文配图的可视化工具-「ggpubr」
这三个知识点分成2期推文分别来介绍，今天的推文是第二期，介绍带置信区间的折线图和双Y轴
渐近性（asymptopia）是样本量接近于无穷大时统计行为的一个术语。渐近统计即大样本统计主要研究当样本量n→∞时统计方法的有关渐进性质。渐近性有助于简单的统计推断和估计，也是频率解释概率的基础。
今天的主要内容来自 How to Calculate Confidence Interval in R : Statistics in R : Data Sharkie
R有几种不同的系统用来产生图形，但ggplot2是最优雅而多变的那一种。ggplot2实现了图形语法，一种描述和构建图形的逻辑系统。通过ggplo2，我们能够快速学习，多处应用。
前面我们介绍了一个对有害同义突变预测的方法PrDSM，可以发现，在对模型的分析中，大量的使用ROC对模型进行评估，今天我们就来介绍一下ROC的相关内容和两种ROC绘图方法：pROC、plotROC、ggROC和ROCR。
在lattice图形中，lattice函数默认的图形参数包含在一个很大的列表对象中，你可通过trellis.par.get()函数来获取，并用trellis.par.set()函数来修改。show.settings()函数可展示当前的图形参数设置情况。查看当前的默认设置，并将它们存储到一个mysettings列表中：
生存分析作为转录组文章中的VIP，太常见了，那么如何批量得到所有候选基因的单因素结果以及可视化结果呢？
geom_point()：用于绘制散点图 参数 color:点的颜色 size：点的大小 shape ：点的形状
给粉丝朋友们带来了很多理解上的挑战，所以我们开辟专栏慢慢介绍其中的一些概念性的问题，上一期： 表达矩阵的归一化和标准化，去除极端值，异常值
当样本量足够大，总体标准差已知时，根据中心极限定理可以用标准正态分布估计总体均值；t分布适用于小样本估计呈正态分布的总体均值。
ggplot2是R语言中四大著名绘图框架之一，且因为其极高的参数设置自由度和图像的美学感，即使其绘图速度不是很快，但丝毫不影响其成为R中最受欢迎的绘图框架；ggplot2的作者是现任Rstudio首席科学家的Hadley Wickham，ggplot2基于Leland Wilkinson在Grammar of Graphics（图形的语法）中提出的理论，取首字母缩写再加上plot，于是得名ggplot，末尾的2是因为Hadley写包的一个习惯——对先前的版本不满意便写一个新版本的名称不变仅在末尾加上2，如reshape2等；
编者按：本文作者 Jason Brownlee 为澳大利亚知名机器学习专家，对时间序列预测尤有心得。原文发布于其博客。AI 研习社编译。文中相关链接详见文末“阅读原文”。 Jason Brownlee
Logistic回归，也称为Logit模型，用于对二元结果变量进行建模。在Logit模型中，结果的对数概率被建模为预测变量的线性组合。
零膨胀泊松回归用于对超过零计数的计数数据进行建模。此外，理论表明，多余的零点是通过与计数值不同的过程生成的，并且可以独立地对多余的零点进行建模。因此，zip模型有两个部分，泊松计数模型和用于预测多余零点的 logit 模型。
零膨胀泊松回归用于对超过零计数的计数数据进行建模。此外，理论表明，多余的零点是通过与计数值不同的过程生成的，并且可以独立地对多余的零点进行建模。因此，zip模型有两个部分，泊松计数模型和用于预测多余零点的 logit 模型
AI科技评论按：本文作者 Jason Brownlee 为澳大利亚知名机器学习专家，对时间序列预测尤有心得。原文发布于其博客。AI科技评论编译。 Jason Brownlee 许多随机机器学习算法存在
历史上最早的科学家曾经不承认实验可以有误差，认为所有的测量都必须是精确的，把任何误差都归于错误。后来人们才慢慢意识到误差永远存在，而且不可避免。即使实验条件再精确也无法完全避免随机干扰的影响，所以做科学实验往往要测量多次，用取平均值之类的统计手段去得出结果。
论文中需要绘制数据对于不同分布假定下的 QQ 图。这里小编主要是使用 qqplotr 包进行绘制，参考的博客：An Introduction to qqplotr[1]。
案例POT序列在47年的记录期内提供了高于74 m 3 / s 阈值的47个峰值。
ggplot2.stripchart是一个易于使用的函数（来自easyGgplot2包），使用ggplot2绘图系统和R软件生成条带图。 条形图也被称为一维散点图（或点图）。 当样本量较小时，这些图比较适用于箱型图。
随着科技的发展，我们生活中生产的数据日益增加，数据可视化变得至关重要！通过大数据的可视化，使我们更能读懂其中的奥秘！
1.绘制带有置信区间的拟合曲线 分析-拟合-拟合曲线图-勾选之信贷（默认95%）；
https://www.nature.com/articles/s41477-022-01146-6#Sec44
本文主要是seaborn从入门到精通系列第3篇，本文介绍了seaborn的绘图功能实现，本文是分类绘图，同时介绍了较好的参考文档置于博客前面，读者可以重点查看参考链接。本系列的目的是可以完整的完成seaborn从入门到精通。重点参考连接
通过我们对外部物体的感官体验，可以有效地控制外部物体。为了研究因果关系的学习和影响方式，研究人员设计了一种使用宽场钙信号(wide-field calcium signals)的脑机接口(BMI)任务。老鼠学会了在任意一对大脑皮层区域的活动模式来引导视觉光标到目标位置以获得奖励。正常相关的大脑区域可以快速重新配置，以一种依赖于感觉反馈的方式对光标施加控制。当熟练(经过多次训练后)的动物控制游标时，较高的视觉皮层参与度更高。当老鼠控制游标时，高级视觉皮层的个体神经元对游标的反应比被动观看游标时更强烈，当游标接近目标位置时，反应最强。因此，因果关系受控对象的表示对意图和接近对象的目标很敏感，从而有可能增强感官反馈以实现更流畅的控制。
今天这篇推文小编写一些基础的内容：如何绘制在散点图上显示其线性模型线性模型的拟合结果及其置信区间。这里小编使用R和Python分别绘制，主要内容如下：
本文演示了在时间序列分析中应用分布滞后线性和非线性模型（DLMs和DLNMs）。Gasparrini等人[2010]和Gasparrini[2011]阐述了DLMs和DLNMs的发展以及时间序列数据的实现。本文描述的示例涵盖了时间序列数据DLNM方法的大多数标准应用，并探讨了DLNM包用于指定、总结和绘制此类模型。尽管这些例子在空气污染和温度对健康的影响方面有具体的应用，但它们很容易被推广到不同的主题，并为分析这些数据集或其他时间序列数据源奠定了基础。
来自牛津大学的学者Michael J Wolff等人在Nature Neuroscience期刊上发文，提出了一种功能扰动的方法来探测大脑的隐性状态，并从这种隐性状态中解析出用于指导行为的工作记忆。通过两个主体实验，作者证实了可以从工作记忆维持阶段的脉冲刺激诱发响应中解析出工作记忆的内容，而遗忘记忆在该阶段不能被解析，可能已经被从工作记忆中清除。在实验二中，作者进一步证明了未被注意的工作记忆内容也可以从脉冲响应中很好地被解析出来，暗示着记忆的维持和注意力聚焦可能是相互独立的。并且工作记忆的准确性（
我们平时说的小提琴图其实是箱式图与核密度图的结合，箱式图展示了分位数的位置，小提琴图则展示了任意位置的密度，小提琴图可以展示密度较高的位置。下面我们一起来看看几种绘图R包。
KM法即乘积极限法（product-limit method），是现在生存分析最常用的方法，是由Kaplan和Meier于1958年提出，因此称Kaplan-Meier法，通常简称KM法。KM法是这样估计生存曲线：首先计算出活过一定时期的病人再活过下一时期的概率（即生存概率），然后将逐个生存概率相乘，即为相应时段的生存率。
概率编程使我们能够实现统计模型，而不必担心技术细节。这对于基于MCMC采样的贝叶斯模型特别有用
概率编程使我们能够实现统计模型，而不必担心技术细节。这对于基于MCMC采样的贝叶斯模型特别有用（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
Note! 需要注意的是, 对于mixed-effects models，只会绘制fixed effects，因为默认random effects是没有置信区间的。•﹏•. 补充：可以使用merDeriv包计算random effects的置信区间。
Note! 需要注意的是, 对于mixed-effects models，只会绘制fixed effects，因为默认random effects是没有置信区间的•﹏•.
必须的参数只有一个OTU。 index为要计算的alpha多样性指数。默认richness。由于前文提到richness已经不是一个表征多样性的好指数，这里还可以选择Chao1,ACE,Shannon,Simpson指数进行计算。 group为分组文件。注意读入的时候要有行名和表头。
假定参数是射击靶上 10 环的位置，作一次射击，打在靶心 10 环的位置上的可能性很小，但打在靶子上的可能性就很大，用打在靶上的这个点画出一个区间，这个区间包含靶心的可能性就很大，这就是区间估计的基本思想。
请注意，item1是V2而不是V1，item29是V30。要获得第一个题目V1的难易程度，只需将题目1到题目29的系数求和，然后乘以-1。
一、置信区间 置信区间是指由样本统计量所构造的总体参数的估计区间。在统计学中，一个概率样本的置信区间（Confidence interval）是对这个样本的某个总体参数的区间估计。置信区间展现的是这个参数的真实值有一定概率落在测量结果的周围的程度。置信区间给出的是被测量参数的测量值的可信程度。 样本均值和总体均值是不同的。一般来说，我们想知道一个总体平均，但我们只能估算出一个样本的平均值。那么我们就希望使用样本均值来估计总体均值。我们使用置信区间这一指标，试图确定我们的样本均值是如何准确地估计总体均值的。
在这篇文章中，我将对多元线性回归使用block的Gibbs采样，得出block的Gibbs采样所需的条件后验分布。然后，对采样器进行编码，并使用模拟数据对其进行测试。
人类的训练过程：当飞盘抛向空中后，如果狗叼住飞盘，此时给予狗一块肉作为奖励；如果狗没有叼住飞盘，就不给肉；狗的目标是希望自己得到更多的肉，于是当飞盘飞出后狗越来越展现叼住飞盘的动作以得到更多的肉；通过这样的过程，狗便学会了叼飞盘的动作
在关联分析的结果中，对于odd ratio值会给出95% CI的结果，这里的CI其实是confidence interval的缩写，代表置信区间。那么置信区间有什么用呢？
也许最令人惊讶的是：使用相同的超参数和 10 个不同的随机种子运行相同的算法 10 次，其中 5 个种子的表现做平均和另外 5 个种子做平均，得到的两条学习曲线仿佛是来自两个不同的统计分布的。然后，他们展示了这样一个表格：
https://stackoverflow.com/questions/7549694/add-regression-line-equation-and-r2-on-graph
今天，讲一个数据分析或机器学习里非常重要的概念，置信度和置信区间。为什么说置信度和置信区间非常重要？举个例子。
plot函数中，x和y分别表示所绘图形的横坐标和纵坐标；函数中的...为附加的参数。plot函数默认的使用格式如下：
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