R interaction.plot 双向交互作用图

说明

绘制因子双向组合响应的平均值(或其他汇总)，从而说明可能的相互作用。

用法

interaction.plot(x.factor, trace.factor, response, fun = mean,
                 type = c("l", "p", "b", "o", "c"), legend = TRUE,
                 trace.label = deparse1(substitute(trace.factor)),
                 fixed = FALSE,
                 xlab = deparse1(substitute(x.factor)),
                 ylab = ylabel,
                 ylim = range(cells, na.rm = TRUE),
                 lty = nc:1, col = 1, pch = c(1:9, 0, letters),
                 xpd = NULL, leg.bg = par("bg"), leg.bty = "n",
                 xtick = FALSE, xaxt = par("xaxt"), axes = TRUE,
                 ...)

参数

x.factor	其水平将形成 x 轴的因子。
trace.factor	其水平将形成痕迹的另一个因子。
response	给出响应的数字变量。
fun	计算摘要的函数。应该返回单个实际值。
type	绘图类型(请参阅 plot.default )：线或点或两者。
legend	合乎逻辑的。是否应该包含图例？
trace.label	图例的整体标签。
fixed	合乎逻辑的。图例应该按照 trace.factor ( TRUE ) 级别的顺序还是按照其右端迹线的顺序( FALSE ，默认值)？
xlab,ylab	绘图的 x 和 y 标签都有一个合理的默认值。
ylim	长度为 2 的数字，给出绘图的 y 限制。
lty	绘制线条的线条类型，具有合理的默认值。
col	用于绘图的颜色。
pch	绘制符号或字符的向量，具有合理的默认值。
xpd	确定所使用的 legend 的裁剪行为，请参阅 par(xpd) 。默认情况下，图例不会在图形边框处被剪裁。
leg.bg, leg.bty	参数传递给 legend() 。
xtick	合乎逻辑的。是否应该在 x 轴上使用刻度线？
xaxt, axes, ...	要传递给绘图例程的图形参数。

细节

默认情况下，x.factor 的级别按照给定顺序绘制在 x 轴上，右侧有额外的空间用于图例(如果指定)。如果 x.factor 是有序因子并且级别是数字，则这些数字值将用于 x 轴。

响应及其摘要可能包含缺失值。如果是这样，则图中会省略缺失值和连接它们的线段(这可能会有些令人不安)。

图形参数 xlab 、 ylab 、 ylim 、 lty 、 col 和 pch 被赋予适当的默认值(并且 xlim 和 xaxs 已设置且无法覆盖)。默认设置是循环显示线型，使用前景色，并使用符号 1:9、0 和小写字母来绘制迹线。

注意

一些参数名称和精确行为是为 S-compatibility 选择的。

例子

require(graphics)

with(ToothGrowth, {
interaction.plot(dose, supp, len, fixed = TRUE)
dose <- ordered(dose)
interaction.plot(dose, supp, len, fixed = TRUE,
                 col = 2:3, leg.bty = "o", xtick = TRUE)
interaction.plot(dose, supp, len, fixed = TRUE, col = 2:3, type = "p")
})

with(OrchardSprays, {
  interaction.plot(treatment, rowpos, decrease)
  interaction.plot(rowpos, treatment, decrease, cex.axis = 0.8)
  ## order the rows by their mean effect
  rowpos <- factor(rowpos,
                   levels = sort.list(tapply(decrease, rowpos, mean)))
  interaction.plot(rowpos, treatment, decrease, col = 2:9, lty = 1)
})

参考

Chambers, J. M., Freeny, A and Heiberger, R. M. (1992) Analysis of variance; designed experiments. Chapter 5 of Statistical Models in S eds J. M. Chambers and T. J. Hastie, Wadsworth & Brooks/Cole.