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繪制具有邊際效應的人口水平預測

2022-11-04 09:23:19 區塊鏈

我試圖復制繪制具有邊際效應的人口水平預測

剩下的唯一疑問是，是否有可能用兩組的線和 95% CI 生成一個圖表？

提前致謝。

以下資料

dat <- structure(list(group = c("CONTROL", "CONTROL", "CONTROL", "INT", 
"INT", "INT", "CONTROL", "CONTROL", "CONTROL", "INT", 
"INT", "INT", "CONTROL", "CONTROL", "CONTROL", "INT", 
"INT", "INT", "INT", "INT", "INT", "INT", "INT", 
"INT", "CONTROL", "CONTROL", "CONTROL", "CONTROL", "CONTROL", 
"CONTROL", "INT", "INT", "INT", "INT", "INT", 
"INT", "INT", "INT", "INT", "INT", "INT", "INT", 
"CONTROL", "CONTROL", "CONTROL", "CONTROL", "CONTROL", "CONTROL", 
"CONTROL", "CONTROL", "CONTROL", "INT", "INT", "INT", 
"CONTROL", "CONTROL", "CONTROL", "CONTROL", "CONTROL", "CONTROL", 
"CONTROL", "CONTROL", "CONTROL", "CONTROL", "CONTROL", "CONTROL", 
"CONTROL", "CONTROL", "CONTROL", "INT", "INT", "INT", 
"INT", "INT", "INT", "INT", "INT", "INT", "INT", 
"INT", "INT", "INT", "INT", "INT", "CONTROL", 
"CONTROL", "CONTROL", "INT", "INT", "INT", "INT", 
"INT", "INT", "CONTROL", "CONTROL", "CONTROL", "CONTROL", 
"CONTROL", "CONTROL", "CONTROL", "CONTROL", "CONTROL", "INT", 
"INT", "INT", "CONTROL", "CONTROL", "CONTROL", "INT", 
"INT", "INT", "CONTROL", "CONTROL", "CONTROL", "INT", 
"INT", "INT"), time = c("0month", "3month", "4month", "0month", 
"3month", "4month", "0month", "3month", "4month", "0month", "3month", 
"4month", "0month", "3month", "4month", "0month", "3month", "4month", 
"0month", "3month", "4month", "0month", "3month", "4month", "0month", 
"3month", "4month", "0month", "3month", "4month", "0month", "3month", 
"4month", "0month", "3month", "4month", "0month", "3month", "4month", 
"0month", "3month", "4month", "0month", "3month", "4month", "0month", 
"3month", "4month", "0month", "3month", "4month", "0month", "3month", 
"4month", "0month", "3month", "4month", "0month", "3month", "4month", 
"0month", "3month", "4month", "0month", "3month", "4month", "0month", 
"3month", "4month", "0month", "3month", "4month", "0month", "3month", 
"4month", "0month", "3month", "4month", "0month", "3month", "4month", 
"0month", "3month", "4month", "0month", "3month", "4month", "0month", 
"3month", "4month", "0month", "3month", "4month", "0month", "3month", 
"4month", "0month", "3month", "4month", "0month", "3month", "4month", 
"0month", "3month", "4month", "0month", "3month", "4month", "0month", 
"3month", "4month", "0month", "3month", "4month", "0month", "3month", 
"4month"), time_cont = c(0, 3, 4, 0, 3, 4, 0, 3, 4, 0, 3, 4, 
0, 3, 4, 0, 3, 4, 0, 3, 4, 0, 3, 4, 0, 3, 4, 0, 3, 4, 0, 3, 4, 
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0, 3, 4, 0, 3, 4, 0, 3, 4, 0, 3, 4, 0, 3, 4, 0, 3, 4, 0, 3, 4, 
0, 3, 4, 0, 3, 4, 0, 3, 4, 0, 3, 4, 0, 3, 4, 0, 3, 4, 0, 3, 4, 
0, 3, 4, 0, 3, 4, 0, 3, 4, 0, 3, 4, 0, 3, 4, 0, 3, 4, 0, 3, 4
), ID = c("HF_01", "HF_01", "HF_01", "HF_02", "HF_02", "HF_02", 
"HF_03", "HF_03", "HF_03", "HF_04", "HF_04", "HF_04", "HF_05", 
"HF_05", "HF_05", "HF_06", "HF_06", "HF_06", "HF_07", "HF_07", 
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"HF_21", "HF_22", "HF_22", "HF_22", "HF_23", "HF_23", "HF_23", 
"HF_24", "HF_24", "HF_24", "HF_25", "HF_25", "HF_25", "HF_26", 
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"HF_28", "HF_29", "HF_29", "HF_29", "HF_30", "HF_30", "HF_30", 
"HF_31", "HF_31", "HF_31", "HF_32", "HF_32", "HF_32", "HF_33", 
"HF_33", "HF_33", "HF_34", "HF_34", "HF_34", "HF_36", "HF_36", 
"HF_36", "HF_37", "HF_37", "HF_37", "HF_38", "HF_38", "HF_38", 
"HF_39", "HF_39", "HF_39", "HF_40", "HF_40", "HF_40"), y = c(18.675, 
17.85, 17.175, 19.125, 17.55, 17.25, 19.5, 17.625, 20.325, 21.825, 
19.2, 20.7, 18.825, 18.225, 17.85, 19.125, 15.975, 17.25, 16.425, 
16.35, 14.025, 19.725, 18.6, 18.375, 17.85, 16.35, 16.5, 20.175, 
18.6, NA, 17.7, 18.15, 17.4, 17.625, 16.275, 18.075, 18.375, 
19.725, 17.7, 16.05, 12.675, 14.85, 16.8, 17.25, 16.275, 16.875, 
15, 14.025, 19.8, 19.275, 20.175, 22.275, 20.625, 18.3, 18.9, 
18.9, 19.2, 19.35, 17.7, 17.85, 19.725, 18.825, 17.175, 20.4, 
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17.1, 13.725, 15.9, NA, 20.25, 16.8, 18.675, 18.3, 17.1, 16.95, 
17.55, 17.625, 18.825, 19.05, 15, 15.675, 17.4, 15.675, 15.3, 
16.35, 17.55, 16.875, 15.75, 12.6, 15.15, 18.375, 18.375, 17.85, 
19.65, 18.3, 19.875, 23.025, 18, 16.875, 15.525, 16.125, 15.9, 
22.875, 18.825, 18, 16.8, 19.95, 19.05), cov = c(4.095, 3.885, 
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NA, 4.605, 4.35, 4.32, 5.16, 4.365, 3.84, 4.32, 4.62, 3.69, 5.445, 
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4.515)), row.names = c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 
11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 
24L, 25L, 26L, 27L, 28L, 29L, 30L, 31L, 32L, 33L, 34L, 35L, 36L, 
37L, 38L, 39L, 40L, 41L, 42L, 43L, 44L, 45L, 46L, 47L, 48L, 49L, 
50L, 51L, 52L, 53L, 54L, 55L, 56L, 57L, 58L, 59L, 60L, 61L, 62L, 
63L, 64L, 65L, 66L, 67L, 68L, 69L, 70L, 71L, 72L, 73L, 74L, 75L, 
76L, 77L, 78L, 79L, 80L, 81L, 82L, 83L, 84L, 85L, 86L, 87L, 88L, 
89L, 90L, 91L, 92L, 93L, 94L, 95L, 96L, 97L, 98L, 99L, 100L, 
101L, 102L, 106L, 107L, 108L, 109L, 110L, 111L, 112L, 113L, 114L, 
115L, 116L, 117L, 118L, 119L, 120L), class = "data.frame")

uj5u.com熱心網友回復：

您的要求很容易滿足；只需取出facet_wrap()并添加顏色/填充/線型映射

ggplot(pred, aes(x = time_cont, y = predicted,
                 ymin = conf.low, ymax = conf.high))  
  geom_ribbon(alpha = .1, aes(fill = group))  
  geom_line(aes(colour=group, linetype = group))  
  labs(title = "Population-level trajectories")

繪制具有邊際效應的人口水平預測

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