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我正在尝试绘制回归的结果，我需要绘制估计的系数加上 95% 的置信区间（实际上我有 95% 的可信区间，因为我正在拟合贝叶斯模型，但想法是一样的）。在 x 轴上，我需要输入每个变量的名称。

这是我尝试过的，但没有奏效。

library(lattice)
library(Hmisc)

betas1=c(0.4271611, -0.4730473, 0.8428530, -0.4356814,  0.2699920, -0.2308315)
quantiles.beta = matrix(c(-0.09015,-1.30900, 0.43290,  -0.85280, 0.02675, -0.56850, 0.93940, 0.37390, 1.28900, -0.03920, 0.52410, 0.07017), ncol=2)

xYplot(Cbind(betas1,quantiles.beta) ~ seq(0, 125, 25), varwidth = TRUE, ylab="Betas",
xlab="Ano", ylim=c(-1.5, 1.5),  scales=list(cex=1.2, x = list(at=seq(0,125, by=25), 
labels = c("PIB per cap.", "democracia", "ginete_park", "educ","patentes", "FDI" ) ),
abline=c(list(h=0), lty="dotted",
col= "grey69"), main="Betas estimados no modelo 1", 
sub="Inclinação das Covariáveis com respectivos 95% intervalo de credibilidade estimados no modelo1"))

提前感谢您的帮助。

ps.：帮助设置标题、xlab 和 ylab 字体和大小对我来说是一个加分项。

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对不起，我在上面的代码中发现了错误。在这种情况下，我应该回答我自己的问题吗？

这是有效的代码......

xYplot(Cbind(betas1,quantiles.beta) ~ seq(0, 125, 25)
, varwidth = TRUE, ylab="Betas",xlab="Ano", ylim=c(-1.5, 1.5),  
scales=list(cex=1.2, x = list(at=seq(0,125, by=25), 
labels = c("PIB per cap.", "democracia", "ginete_park", "educ","patentes", "FDI" ))) ,
abline=c(list(h=0), lty="dotted", col= "grey69"), main="Betas estimados no modelo 1", 
sub="Inclinação das Covariáveis com respectivos 95% intervalo de credibilidade estimados no modelo1")

更新：这是一个愚蠢的错误，所以我不知道我是否应该为我的答案投赞成票。我们不想激励人们提出愚蠢的问题并回答他们以获得赞成票（当然，我不是故意的）。无论如何，按照要求，这里出了什么问题：

“标签”之后缺少双亲。我在代码末尾插入了这个缺失的括号。所以，我只是把双亲放在适当的地方。

于 2011-06-01T21:18:35.640 回答