summary.stats <- df.ribbon.comb %>% mutate(OOB_IQR = 1 -(Observed < round(q25, 2) | Observed > round(q75, 2)), OOB_95 = 1 -(Observed < round(q5, 2) | Observed > round(q95, 2)), Mix = as.numeric(Mix), # Filtered = (Mix == 5 | (

这段代码的作用是：

1. 使用`mutate()`函数将`df.ribbon.comb`数据框中的`Observed`列，根据第25和第75个百分位数进行IQR外离值检测，将结果保存到`OOB_IQR`列中。

2. 使用`mutate()`函数将`df.ribbon.comb`数据框中的`Observed`列，根据第5和第95个百分位数进行95%外离值检测，将结果保存到`OOB_95`列中。

3. 使用`mutate()`函数将`df.ribbon.comb`数据框中的`Mix`列转换为数值类型，并将结果保存到`Mix`列中。

4. 代码被截断了，无法确定`Filtered`列的计算方法和意义。

相关问题

可以给我解释这段代码嘛？TI.ggplot <- ggplot2::ggplot(TI, ggplot2::aes(x = factor(Stage, levels = unique(Stage)), y = TI, group = 1)) + ggplot2::geom_ribbon(ggplot2::aes(ymin = TI - apply(bm, 2, stats::sd), ymax = TI + apply(bm, 2, stats::sd)), alpha = alpha) + ggplot2::geom_line(lwd = lwd) + ggplot2::theme_minimal()

这段代码是一段 R 代码，使用的是 ggplot2 包。它的目的是绘制一张图形，使用的数据是 TI。图形的 X 轴是变量 Stage，Y 轴是变量 TI。具体实现步骤如下：

1. 创建一个图形对象："TI.ggplot <- ggplot2::ggplot(TI, ggplot2::aes(x = factor(Stage, levels = unique(Stage)), y = TI, group = 1))"，其中，ggplot2::ggplot() 函数用于创建一个图形对象，第一个参数是数据，第二个参数是图形的属性，例如 X 轴和 Y 轴的变量，group 表示分组。

2. 绘制带状区域："ggplot2::geom_ribbon(ggplot2::aes(ymin = TI - apply(bm, 2, stats::sd), ymax = TI + apply(bm, 2, stats::sd)), alpha = alpha)"，其中，ggplot2::geom_ribbon() 函数用于绘制带状区域，aes() 函数用于设置带状区域的属性，例如 Y 轴的最小值和最大值。

3. 绘制线形图："ggplot2::geom_line(lwd = lwd)"，其中，ggplot2::geom_line() 函数用于绘制线形图，lwd 表示线宽。

4. 设置主题："ggplot2::theme_minimal()"，其中，ggplot2::theme_minimal() 函数用于设置图形的主题样式。

整体来说，这段代码的作用是创建一个带有带状区域的线形图，使用的数据是 TI，X 轴是变量 Stage，Y 轴是变量 TI

修改这部分代码的X轴变量为数据类型，TI.ggplot <- ggplot2::ggplot(TI, ggplot2::aes(x = factor(Stage, levels = unique(Stage)), y = TI, group = 1)) + ggplot2::geom_ribbon(ggplot2::aes(ymin = TI - apply(bm, 2, stats::sd), ymax = TI + apply(bm, 2, stats::sd)), alpha = alpha) + ggplot2::geom_line(lwd = lwd) + ggplot2::theme_minimal()

修改代码的话，你可以把 X 轴变量改为数据类型，代码如下：

TI.ggplot <- ggplot2::ggplot(TI, ggplot2::aes(x = as.factor(Stage), y = TI, group = 1))  
ggplot2::geom_ribbon(ggplot2::aes(ymin = TI - apply(bm, 2, stats::sd), ymax = TI + apply(bm, 2, stats::sd)), alpha = alpha)  
ggplot2::geom_line(lwd = lwd)  
ggplot2::theme_minimal()