R 正态分布图上的置信区间

我想在置信区间的x位置绘制垂直线。我做了统计，但我找不到一种方法将其添加到绘图中。请遵循以下MWE：

xseq<-seq(-4,4,.01)
densities<-dnorm(xseq, 0,1)
par(mfrow=c(1,3), mar=c(3,4,4,2))
plot(xseq, densities, col="darkgreen",xlab="", ylab="Densidade", type="l",lwd=2, cex=2, main="Normal", cex.axis=.8)

它给了我一个错误：

Error in structure(.Call(C_tukeyline, as.double(xy$x[ok]), as.double(xy$y[ok]),  : 
  insufficient observations

在指出abline（）的注释之后。它可以工作：

然而，我认为t.test会给出正态分布的CI是错误的

• 我做错了什么

---

使用

ggplot2

：

ggplot(data = df, aes(x = xseq, y = densities)) +
 geom_point() + 
 geom_vline(xintercept = c(x[1], x[2]))

以适当的置信区间：

ggplot(data = df, aes(x = xseq, y = densities)) +
 geom_point() + 
 geom_vline(xintercept = c(x2[1], x2[2]))

样本数据：

df <- data.frame(xseq = seq(-4,4,.01),
densities = dnorm(xseq, 0,1))

x <- t.test(xseq, conf.level = 0.95)$conf.int
x2 <- qnorm(c(0.05, 0.95), mean = mean(xseq), sd = sd(xseq))

---

df不确定您想要什么，但它不是
abline（v=c（x[1]，x[2]）
？您可能想使用
？abline
。另外，您的t.test可能不是您所期望的。这是真的，在这种情况下，t.test不是查找ci的合适函数。你有什么建议吗
ggplot(data = df, aes(x = xseq, y = densities)) +
 geom_point() + 
 geom_vline(xintercept = c(x2[1], x2[2]))

df <- data.frame(xseq = seq(-4,4,.01),
densities = dnorm(xseq, 0,1))

x <- t.test(xseq, conf.level = 0.95)$conf.int
x2 <- qnorm(c(0.05, 0.95), mean = mean(xseq), sd = sd(xseq))