Media di plottaggio di più variabili in serie temporali utilizzando ggplot

Question

Ho un file che contiene dati di serie temporali per più variabili da a a k.

Vorrei creare un grafico che rappresenti la media delle variabili da a a k nel tempo e al di sopra e al di sotto di tale linea media si aggiunge un'area arrotondata che rappresenta la variazione massima e minima ogni giorno.

Quindi qualcosa come intervalli di confidenza ma in una versione smussata.

Ecco il set di dati: https://dl.dropbox.com/u/22681355/co.csv

ed ecco il codice che ho finora:

library(ggplot2) 
library(reshape2) 
meltdf <- melt(df,id="Year") 
ggplot(meltdf,aes(x=Year,y=value,colour=variable,group=variable)) + geom_line() 

Answer 1

Ciò descrive bootstrap 95% intervallo di confidenza:

ggplot(meltdf,aes(x=Year,y=value,colour=variable,group=variable)) + 
    stat_summary(fun.data = "mean_cl_boot", geom = "smooth") 

Questo raffigura t voleva dire di tutti i valori di tutte le variabili + -1SD:

ggplot(meltdf,aes(x=Year,y=value)) + 
    stat_summary(fun.data ="mean_sdl", mult=1, geom = "smooth") 

si potrebbe desiderare di calcolo, l'anno prima di calcolare i mezzi e SD sulle variabili, ma lascio che a voi.

Tuttavia, credo che un intervallo di confidenza di boostrap sarebbe più ragionevole, poiché la distribuzione non è chiaramente simmetrica. Sarebbe anche più stretto. ;)

E, naturalmente, è possibile convertire i valori.