R语言 TripleR包 plot.RRuni()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

plot.RRuni(TripleR)
plot.RRuni()所属R语言包：TripleR

                                        Plot variance components from SRAs
                                         从短期总供给曲线的绘制方差分量

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function plots variance components for all RR objects.
此函数曲线方差分量的所有RR对象。


用法----------Usage----------


## S3 method for class 'RRuni'
plot(x, ..., measure=NA, geom="bar")
## S3 method for class 'RRmulti'
plot(x, ..., measure=NA, geom="scatter", conf.level=0.95, connect=FALSE)



参数----------Arguments----------

参数：x
A RR results object
A RR结果对象


参数：...
Further arguments passed to the plot function
更多参数传递给绘图功能


参数：measure
Sets the labels to "behavior" or "perception"; if no parameter is provided the function uses the defaults from RR.style   
设置“行为”或“感知”的标签，如果没有提供参数的函数使用默认值RR.style


参数：geom
Style of plot: set "bar" or "pie" for single groups; "scatter" or "bar" for multiple groups
风格的图设置条形或蛋糕的一个组，“分散”或“条形”为多个组


参数：conf.level
Confidence level for error bars in the scatter style
在分散式的误差线的置信水平


参数：connect
Should dots for variance components of each group be connected? (Looks usually very cluttered ...)
点各组的方差分量连接？ （看起来非常杂乱...）


值----------Value----------

A ggplot2 object is returned - that means, you can subsequently adjust the scale labels, etc.
一个ggplot2对象回来了 - 这意味着，你可以随后调整刻度标签，等等。


实例----------Examples----------


        data(likingLong)
        RR1 <- RR(liking_a ~ perceiver.id*target.id, data=likingLong)
        plot(RR1)
        plot(RR1, geom="pie")
       
        RR2 <- RR(liking_a + metaliking_a ~ perceiver.id*target.id, data=likingLong)
        plot(RR2)
       
       
        data("multiLikingLong")
        RR1m <- RR(liking_a ~ perceiver.id*target.id|group.id, data=multiLikingLong)
        plot(RR1m)
        plot(RR1m, measure="perception")
        plot(RR1m, measure="perception", geom="bar")
        plot(RR1m, measure="perception", connect=TRUE)

        RR2m <- RR(liking_a + metaliking_a ~ perceiver.id*target.id|group.id, data=multiLikingLong)
        plot(RR2m)

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