小编fed*_*ppi的帖子

我是混合效果模型的新手,我需要你的帮助.我在ggplot中绘制了下图:

ggplot(tempEf,aes(TRTYEAR,CO2effect,group=Myc,col=Myc)) + 
  facet_grid(~N) +
  geom_smooth(method="lm",se=T,size=1) +
  geom_point(alpha = 0.3) + 
  geom_hline(yintercept=0, linetype="dashed") +
  theme_bw()

但是,我想代表一个混合效果模型,而不是lmin geom_smooth,所以我可以包含SITE一个随机效果.

该模型如下:

library(lme4)
tempEf$TRTYEAR <- as.numeric(tempEf$TRTYEAR)
mod <- lmer(r ~ Myc * N * TRTYEAR + (1|SITE), data=tempEf)

我已经包括TRTYEAR(治疗年份),因为我也对效果的模式感兴趣,这可能会随着时间的推移而增加或减少.

接下来是我迄今为止从模型中提取绘图变量的最佳尝试,但仅提取了TRTYEAR= 5,10和15的值.

library(effects)
ef <- effect("Myc:N:TRTYEAR", mod)
x <- as.data.frame(ef)
> x
   Myc     N TRTYEAR        fit         se       lower     upper
1   AM  Nlow       5 0.04100963 0.04049789 -0.03854476 0.1205640
2  ECM  Nlow       5 0.41727928 0.07342289  0.27304676 0.5615118
3 …

我想计算几列的平均值,创建一个新列,使用dplyr并且不进行融合+合并.

> head(growth2)
  CODE_COUNTRY CODE_PLOT IV12_ha_yr IV23_ha_yr IV34_ha_yr IV14_ha_yr IV24_ha_yr IV13_ha_yr
1            1         6       4.10       6.97         NA         NA         NA       4.58
2            1        17       9.88       8.75         NA         NA         NA       8.25
3            1        30         NA         NA         NA         NA         NA         NA
4            1        37      15.43      15.07      11.89      10.00      12.09      14.33
5            1        41      20.21      15.01      14.72      11.31      13.27      17.09
6            1        46      12.64      14.36      13.65       9.07      12.47      12.36
> 

我需要数据集中的新列,其中包含所有IV列的平均值.我试过这个:

growth2 %>% 
  group_by(CODE_COUNTRY, CODE_PLOT) %>%
  summarise(IVmean=mean(IV12_ha_yr:IV13_ha_yr, na.rm=TRUE))

并根据使用的示例返回了几个错误,例如:

Error in NA_real_:NA_real_ : NA/NaN …

让我们从viridis调色板开始。在我看来，颜色对我来说有点太鲜艳，就我的目的而言，它们看起来太虚构了。因此，我想应用某种透明度或类似方法来降低饱和度：

library(nord)
library(scales)
library(viridis)
library(nord)

show_col(viridis(5))
show_col(viridis(5, alpha=.5))

在内部应用Alpha透明度似乎可行。 。

但是，在ggplot中运行时，它会自动将alpha更改为1并以全强度绘制原始翠绿：

ggplot(faithfuld, aes(waiting, eruptions)) +
  geom_raster(aes(fill = density)) +
  scale_fill_viridis(5, alpha=.5)

在另一个示例中，我发现了相反的问题，即强度/饱和度不足。例如，nord包装中的“ aurora”调色板很棒，但至少在我看来，它看起来有些褪色，缺乏一定的饱和度。

show_col(nord("aurora",5))

同样，我尝试在内部将Alpha（在这种情况下）设置为1，但与色盲相比，效果有所不同，从而改变了调色板。

show_col(nord("aurora", alpha=.5))

另外，我将alpha设置为alpha()。但是，这只会更改颜色名称，但是它们看起来相同。

show_col(alpha(nord("aurora",5)), .5)

如何降低的饱和度/强度viridis并增加的nord调色板ggplot？

我可以使用以下方法汇总我的数据并计算平均值和sd值:

summary <- aspen %>% group_by(year,Spp,CO2) %>% summarise_each(funs(mean,sd))

但是,我无法设法计算标准误差.我试过这个没有成功:

summary <- aspen %>% group_by(year,Spp,CO2) %>% summarise_each(funs(mean,sd,se=sd/sqrt(n())))

这是我的数据集的结构：

> dput(data)
structure(list(es = c(0.29603085763985, 0.421393627439682, 0.189653473156549, 
0.226685054608428, 0.291373762079697, 0.166533544378467, 0.250586529054368, 
0.146320008054403, 0.199565119644333, -0.0819047677231083, 0.15963948187092, 
-0.154628141843561, 0.201121044198443, 0.0867981239977565, 0.543870310978598, 
0.34547921143505, 0.37557241352574, -0.287318919407836, 0.207937483228907, 
0.190143660810163, 0.276182673435993, 0.128596803172119, 0.454753165843559, 
0.399237234440439, 0.32075358541748, 0.362664873575803, -0.0865925288159671, 
0.51290512543514, 0.186308318839249, 0.147936083867325, 0.243792477087184, 
0.625169403695832, 0.110317782120045, 0.217836235313289, 0.171468156841181, 
0.50548821117127, 0.164418265301427, -0.00246305543239786, 0.325552346507191, 
0.381240606108843, 0.19337350462531, 0.0408803528990759, 0.321815078821239, 
0.307642815014319, 0.29603085763985, 0.421393627439682, 0.189653473156549, 
0.226685054608428, 0.291373762079697, 0.166533544378467, 0.250586529054368, 
0.146320008054403, 0.199565119644333, -0.0819047677231083, 0.15963948187092, 
-0.154628141843561, 0.201121044198443, 0.0867981239977565, 
0.543870310978598, 
0.34547921143505, 0.37557241352574, -0.287318919407836, 0.207937483228907, 
0.190143660810163, 0.276182673435993, 0.128596803172119, 0.454753165843559, 
0.399237234440439, 0.32075358541748, 0.362664873575803, -0.0865925288159671, 
0.51290512543514, 0.186308318839249, 0.147936083867325, 0.243792477087184, …

我可以在 pdf 中生成并保存 .pdf 中的 ggplot 图，包括半透明（alpha）：

library(ggplot2)
library(cowplot)
p <- qplot(Sepal.Length, Petal.Length, data = iris, color = Species, size = Petal.Width, alpha = 0.5)
save_plot("plot.pdf",p)

该图形在我的笔记本电脑 (Mac) 中完美显示，既可以作为 pdf 中的单个图形，也可以嵌入到 Word 文档中。但是，多年来我痛苦地经历过，我的数字中的半透明通常不会显示在其他人的计算机上，通常是当他们看到它们嵌入在 Microsoft 办公文档中时。当我不得不在观众面前做一个演示时，这尤其痛苦，突然我在会议室电脑上的Powerpoint演示的数字不显示任何东西，只是一个空白的情节。如果我向期刊提交论文并且收到编辑的电子邮件，说我的数字在 Word 文档中没有显示任何内容，这也是有问题的。由于这些数字在我的 Mac 中看起来不错，我无法确定这些数字是否正确，

我尝试了一些我在网上找到的解决方法，例如：

save_plot("plot.pdf",p, useDingbats=F)

或者

save_plot("plot.pdf",p, device = cairo_pdf, fallback_resolution = 1200

但是我仍然收到来自合作者的电子邮件，说他们看不到这些数字，并且仍然在演示中遇到一些尴尬的时刻，因为数字没有显示任何内容，因此我无法表达自己的观点。

我到底如何才能在不丢失信息的情况下以 pdf 格式保存我的数字？在这一点上，我不知道这个问题是否与在 R 中构建图形的方式有关，或者与 Microsoft Office 处理具有半透明性的 pdf 图形的问题有关。事实是，我的研究网络中没有其他人遇到这些问题。

供参考

> capabilities()
       jpeg         png        tiff       tcltk         X11        aqua    http/ftp 
       TRUE        TRUE        TRUE        TRUE        TRUE        TRUE        TRUE 
    sockets      libxml …