#http://stats.stackexchange.com/q/175834/1036 #funnel chart txt <- textConnection("GENE mean_score total_number_snps X1 0.1 3 X2 0.1466666667 30 X3 0.1375 8 X4 0.24 5 X5 0.2625 8 X6 0.2 1 X7 0.1466666667 15 X8 0.2 1 X9 0.1666666667 9 X10 0.1 1 X11 0.1928571429 14 X12 0.1 2 X13 0.1545454545 11 X14 0.1333333333 3 X15 0.1666666667 3 X16 0.2117647059 34 X17 0.1452380952 42 X18 0.16 5 X19 0.2 1 X20 0.25 2 X21 0.125 4 X22 0.2 13 X23 0.1714285714 7 X24 0.15 6 X25 0.2 3 X26 0.2894736842 19 X27 0.2352941176 17 X28 0.1333333333 6 X29 0.12 5 X30 0.2 3 X31 0.1 1 X32 0.1571428571 7 X33 0.2125 8 X34 0.18125 16 X35 0.26 10 X36 0.1368421053 19 X37 0.1333333333 6 X38 0.15 2 X39 0.14 5 X40 0.18 15 X41 0.14 5 X42 0.3 1 X43 0.1 2 X44 0.1 6 X45 0.1 4 X46 0.1 1 X47 0.1333333333 3 X48 0.1166666667 6 X49 0.225 4 X50 0.2 15 X51 0.125 12 X52 0.1 3 X53 0.1714285714 14 X54 0.175 4 X55 0.3404761905 42 X56 0.1 1 X57 0.25 2 X58 0.15 4 X59 0.1 1 X60 0.1666666667 3 X61 0.3 2 X62 0.225 4 X63 0.3076923077 13 X64 0.1 1 X65 0.1666666667 3 X66 0.1666666667 6 X67 0.1 3 X68 0.1 3 X69 0.1166666667 6 X70 0.125 8 X71 0.2 1 X72 0.2 2 X73 0.1333333333 42 X74 0.1 1 X75 0.2 8 X76 0.1444444444 9 X77 0.1666666667 15 X78 0.1 2 X79 0.176744186 43 X80 0.1275 40 X81 0.1666666667 3 X82 0.125 4 X83 0.2545454545 11 X84 0.1304347826 46 X85 0.21 10 X86 0.1571428571 7 X87 0.3 9 X88 0.275 16 X89 0.11 10 X90 0.1333333333 6 X91 0.2333333333 3 X92 0.2 2 X93 0.2866666667 15 X94 0.25 2 X95 0.1125 8 X96 0.4 11 X97 0.1 1 X98 0.2 2 X99 0.15 2 X100 0.1625 8 X101 0.24 5 X102 0.175 4 X103 0.15 4 X104 0.1333333333 3 X105 0.4 2 X106 0.2 3 X107 0.25 2 X108 0.32 5 X109 0.2333333333 3 X110 0.1714285714 7 X111 0.2 1 X112 0.225 4 X113 0.2 1 X114 0.1714285714 7 X115 0.15 2 X116 0.1166666667 6 X117 0.16875 16 X118 0.1555555556 9 X119 0.15 6 X120 0.12 5 X121 0.1 1 X122 0.1333333333 6 X123 0.2333333333 3 X124 0.1 1 X125 0.2333333333 3 X126 0.1333333333 3 X127 0.1 1 X128 0.1827586207 29 X129 0.25 8 X130 0.2 7 X131 0.25 6 X132 0.1 1 X133 0.125 4 X134 0.2 1 X135 0.1666666667 3 X136 0.1 3 X137 0.12 5 X138 0.1 1 X139 0.175 4 X140 0.1 1 X141 0.1666666667 3 X142 0.1666666667 3 X143 0.1 1 X144 0.1375 8 X145 0.1 9 X146 0.1 2 X147 0.125 4 X148 0.1333333333 3 X149 0.1769230769 13 X150 0.15 2 X151 0.1214285714 14 X152 0.1 1 X153 0.2555555556 18 X154 0.2 1 X155 0.1 1 X156 0.1 1 X157 0.1 1 X158 0.4 1 X159 0.14 5 X160 0.1 2 X161 0.1333333333 3 X162 0.375 8 X163 0.2263157895 19 X164 0.1636363636 11 X165 0.3 1 X166 0.1 3 X167 0.2 1 X168 0.3 1 X169 0.1428571429 7 X170 0.1 2 X171 0.1222222222 9 X172 0.1 8 X173 0.1 5 X174 0.1 8 X175 0.1666666667 3 X176 0.2 5 X177 0.1 4 X178 0.1166666667 6 X179 0.15 2 X180 0.3666666667 3 X181 0.25 4 X182 0.1 1 X183 0.1 2 X184 0.1 1 X185 0.1 1 X186 0.1 1 X187 0.184 25 X188 0.2333333333 3 X189 0.2333333333 3 X190 0.1 2 X191 0.32 5 X192 0.1 2 X193 0.12 5 X194 0.1 5 X195 0.2 1 X196 0.1 6 X197 0.1 2 X198 0.4 1 X199 0.2 2 X200 0.1 2 X201 0.2 1 X202 0.2333333333 6 X203 0.35 2 X204 0.1 1 X205 0.12 5 X206 0.14 5 X207 0.125 4 X208 0.3333333333 3 X209 0.1 2 X210 0.1 3 X211 0.1 1 X212 0.2 4 X213 0.15 8 X214 0.125 4 X215 0.1548387097 31 X216 0.2 7 X217 0.225 4 X218 0.125 4 X219 0.15 2 X220 0.4 1 X221 0.275 4 X222 0.325 4 X223 0.2 3 X224 0.175 4 X225 0.3 1 X226 0.1 1 X227 0.19 10 X228 0.25 4 X229 0.2666666667 9 X230 0.1 1 X231 0.2 1 X232 0.3 1 X233 0.2166666667 6 X234 0.26 5 X235 0.225 4 X236 0.1 1 X237 0.1857142857 7 X238 0.58 5 X239 0.25 10 X240 0.6066666667 15 X241 0.3 1 X242 0.5 2 X243 0.2333333333 3 X244 0.25 2 X245 0.1 4 X246 0.1 1 X247 0.1714285714 7 X248 0.16875 16 X249 0.2 1 X250 0.4 3 X251 0.1 1 X252 0.1666666667 6 X253 0.2 6 X254 0.3166666667 12 X255 0.1 1 X256 0.1 2 X257 0.4 1 X258 0.1333333333 3 X259 0.225 4 X260 0.2571428571 7 X261 0.4 5 X262 0.15 10 X263 0.1571428571 7 X264 0.2 11 X265 0.2285714286 7 X266 0.15 4 X267 0.3 1 X268 0.1384615385 13 X269 0.1 4 X270 0.1 1 X271 0.16 5 X272 0.1285714286 7 X273 0.1 1 X274 0.2222222222 9 X275 0.2083333333 12 X276 0.2153846154 13 X277 0.1888888889 9 X278 0.1 1 X279 0.1 2 X280 0.3 2 X281 0.17 10 X282 0.1 5 X283 0.2833333333 6 X284 0.1333333333 6 X285 0.1833333333 6 X286 0.1833333333 12 X287 0.1953488372 43 X288 0.2526315789 19 X289 0.1 1 X290 0.125 4 X291 0.26 5 X292 0.1 2 X293 0.2578947368 19 X294 0.2545454545 11 X295 0.1 1 X296 0.3666666667 3 X297 0.1714285714 7 X298 0.1833333333 6 X299 0.16 5 X300 0.2733333333 15 X301 0.275 4 X302 0.1 1 X303 0.2 7 X304 0.1583333333 12 X305 0.1666666667 3 X306 0.1 1 X307 0.1 6 X308 0.1642857143 14 X309 0.1 1 X310 0.1606060606 33 X311 0.1428571429 7 X312 0.1888888889 9 X313 0.2 2 X314 0.1388888889 18 X315 0.35 2 X316 0.3 2 X317 0.1 4 X318 0.15 16 X319 0.1166666667 12 X320 0.1888888889 9 X321 0.16 5 X322 0.2333333333 3 X323 0.1857142857 14 X324 0.31 20 X325 0.2 1 X326 0.1 1 X327 0.1952380952 21 X328 0.215625 32 X329 0.1 1 X330 0.1 1 X331 0.1307692308 13 X332 0.1 4 X333 0.1666666667 3 X334 0.2 14 X335 0.1583333333 12 X336 0.1961538462 26 X337 0.2222222222 9 X338 0.1 3 X339 0.1 2 X340 0.1285714286 14 X341 0.175 4 X342 0.125 4 X343 0.1 4 X344 0.1428571429 7 X345 0.1 4 X346 0.1 2 X347 0.15 2 X348 0.25 4 X349 0.22 5 X350 0.1 2 X351 0.1 3 X352 0.14 10 X353 0.1666666667 18 X354 0.1333333333 3 X355 0.2 3 X356 0.16 5 X357 0.3 1 X358 0.175 4 X359 0.5 1 X360 0.1111111111 9 X361 0.2333333333 6 X362 0.175 4 X363 0.227027027 37 X364 0.3857142857 7 X365 0.1 2 X366 0.2 3 X367 0.1916666667 12 X368 0.1428571429 14 X369 0.2666666667 3 X370 0.2 9 X371 0.25 2 X372 0.2 1 X373 0.1 2 X374 0.225 4 X375 0.1 1 X376 0.1 3 X377 0.3 2 X378 0.1 1 X379 0.1545454545 11 X380 0.1730769231 52 X381 0.1 3 X382 0.1333333333 3 X383 0.1814814815 27 X384 0.108 25 X385 0.2666666667 6 X386 0.1666666667 3 X387 0.25 8 X388 0.225 4 X389 0.24 25 X390 0.2666666667 6 X391 0.1 2 X392 0.15 4 X393 0.1666666667 6 X394 0.1 1 X395 0.2375 8 X396 0.125 4 X397 0.1 7 X398 0.1 7 X399 0.1 4 X400 0.1 2 X401 0.1625 8 X402 0.3 1 X403 0.3 2 X404 0.25 4 X405 0.2 1 X406 0.1285714286 7 X407 0.15 8 X408 0.5 1 X409 0.1 1 X410 0.1285714286 7 X411 0.1 1 X412 0.2166666667 30 X413 0.22 5 X414 0.2714285714 14 X415 0.1214285714 14 X416 0.2 8 X417 0.28 5 X418 0.24 35 X419 0.15 4 X420 0.1333333333 12 X421 0.125 4 X422 0.1 1 X423 0.1666666667 3 X424 0.2111111111 9 X425 0.3 4 X426 0.2 2 X427 0.2 3 X428 0.1 1 X429 0.1 1 X430 0.1617021277 47 X431 0.15 8 X432 0.1142857143 14 X433 0.15 4 X434 0.1384615385 13 X435 0.1 2 X436 0.1166666667 12 X437 0.1714285714 14 X438 0.2416666667 12 X439 0.1 1 X440 0.1428571429 7 X441 0.1 1 X442 0.1416666667 12 X443 0.3333333333 6 X444 0.2 1 X445 0.14 5 X446 0.2 3 X447 0.225 28 X448 0.1571428571 14 X449 0.1 1 X450 0.1583333333 12 X451 0.1518518519 27 X452 0.1363636364 11 X453 0.2 1 X454 0.1666666667 6 X455 0.1 1 X456 0.1333333333 3 X457 0.2368421053 19 X458 0.1222222222 9 X459 0.15 2 X460 0.2 1 X461 0.1625 24 X462 0.2 6 X463 0.1666666667 3 X464 0.1 3 X465 0.3 8 X466 0.1523809524 21 X467 0.1 3 X468 0.1 3 X469 0.15 4 X470 0.1 1 X471 0.1642857143 28 X472 0.1 5 X473 0.1 2 X474 0.12 15 X475 0.1 3 X476 0.1090909091 11 X477 0.1346153846 26 X478 0.125 4 X479 0.1444444444 9 X480 0.2 1 X481 0.1 1 X482 0.1 3 X483 0.2 3 X484 0.1375 8 X485 0.1 4 X486 0.12 5 X487 0.1739130435 23 X488 0.25 2 X489 0.1333333333 6 X490 0.3 1 X491 0.225 20 X492 0.175 4 X493 0.1 3 X494 0.1222222222 9 X495 0.1 1 X496 0.175 4 X497 0.2333333333 6 X498 0.1615384615 13 X499 0.15 8 X500 0.1666666667 6 X501 0.2 2 X502 0.1777777778 9 X503 0.15 4 X504 0.2666666667 3 X505 0.1 4 X506 0.1222222222 9 X507 0.15 2 X508 0.2 3 X509 0.1333333333 15 X510 0.14 5 X511 0.1 1 X512 0.4 1 X513 0.2125 8 X514 0.36 5 X515 0.34 5 X516 0.4 1 X517 0.1428571429 7 X518 0.3333333333 3 X519 0.1 3 X520 0.2277777778 18 X521 0.1916666667 12 X522 0.2 4 X523 0.1857142857 7 X524 0.1 2 X525 0.1 5 X526 0.2222222222 9 X527 0.1818181818 11 X528 0.2151515152 33 X529 0.1 3 X530 0.1214285714 14 X531 0.2 1 X532 0.1 2 X533 0.1 3 X534 0.1166666667 12 X535 0.1 2 X536 0.1 2 X537 0.1 1 X538 0.2379310345 29 X539 0.175 4 X540 0.1363636364 11 X541 0.1 1 X542 0.1479166667 48 X543 0.1928571429 28 X544 0.4 1 X545 0.1951219512 41 X546 0.1333333333 3 X547 0.15 4 X548 0.2833333333 6 X549 0.1547619048 42 X550 0.1555555556 9 X551 0.2363636364 11 X552 0.2142857143 7 X553 0.5 1 X554 0.15 4 X555 0.1709677419 31 X556 0.17 10 X557 0.1 2 X558 0.2866666667 15 X559 0.4 2 X560 0.15 2 X561 0.1424242424 66 X562 0.25 2 X563 0.1 3 X564 0.1285714286 7 X565 0.12 5 X566 0.25 4 X567 0.2263157895 19 X568 0.1 12 X569 0.1666666667 6 X570 0.5 1 X571 0.147826087 23 X572 0.1 1 X573 0.1818181818 11 X574 0.2 2 X575 0.15 2 X576 0.2 3 X577 0.16 15 X578 0.1621621622 37 X579 0.1333333333 3 X580 0.1333333333 12 X581 0.18 5 X582 0.1534482759 58 X583 0.1538461538 26 X584 0.1 9 X585 0.2142857143 7 X586 0.1 1 X587 0.1222222222 9 X588 0.1 1 X589 0.1 3 X590 0.1 6 X591 0.15 2 X592 0.1 2 X593 0.3 1 X594 0.1285714286 21 X595 0.2 2 X596 0.12 5 X597 0.1 1 X598 0.1 1 X599 0.1 2 X600 0.1153846154 13 X601 0.1 15 X602 0.1 1 X603 0.1 1 X604 0.1 4 X605 0.15 10 X606 0.15 4 X607 0.15 4 X608 0.2 1 X609 0.14 5 X610 0.2 1 X611 0.1 2 X612 0.1 3 X613 0.125 4 X614 0.172 25 X615 0.2 4 X616 0.1727272727 11 X617 0.2090909091 22 X618 0.1333333333 3 X619 0.1 7 X620 0.15 4 X621 0.1181818182 11 X622 0.1375 8 X623 0.1666666667 3 X624 0.1 3 X625 0.1090909091 11 X626 0.125 8 X627 0.1 2 X628 0.12 5 X629 0.1 8 X630 0.13 40 X631 0.1666666667 3 X632 0.34 5 X633 0.1714285714 7 X634 0.1636363636 11 X635 0.1 1 X636 0.1 1 X637 0.18125 16 X638 0.2 4 X639 0.2 8 X640 0.1 2 X641 0.1 1 X642 0.1166666667 6 X643 0.2 1 X644 0.6 1 X645 0.2666666667 9 X646 0.2666666667 3 X647 0.2 2 X648 0.1 2 X649 0.1 1 X650 0.1 2 X651 0.1 1 X652 0.125 4 X653 0.15 2 X654 0.1 1 X655 0.1 1 X656 0.35 4 X657 0.2666666667 3 X658 0.1 2 X659 0.1 1 X660 0.2 1 X661 0.1 2 X662 0.1 2 X663 0.1333333333 3 X664 0.1 2 X665 0.1 1 X666 0.225 4 X667 0.1666666667 6 X668 0.1 2 X669 0.1 3 X670 0.175 4 X671 0.1 3 X672 0.15 4 X673 0.1666666667 3 X674 0.1 3 X675 0.175 4 X676 0.25 8 X677 0.25 4 X678 0.2571428571 7 X679 0.1 1 X680 0.2571428571 7 X681 0.208 25 X682 0.325 12 X683 0.1 1 X684 0.25 2 X685 0.1 2 X686 0.3047619048 21 X687 0.24 5 X688 0.15 6 X689 0.1333333333 6 X690 0.3 1 X691 0.1 1 X692 0.15 2 X693 0.23 20 X694 0.2 2 X695 0.1666666667 6 X696 0.1342857143 35 X697 0.25 6 X698 0.2 8 X699 0.2 5 X700 0.5 1 X701 0.1333333333 6 X702 0.3 1 X703 0.15 2 X704 0.15 2 X705 0.1833333333 6 X706 0.15 6 X707 0.1493506494 77 X708 0.36 5 X709 0.3 2 X710 0.15 2 X711 0.38 5 X712 0.2666666667 3 X713 0.25 4 X714 0.225 4 X715 0.5 1 X716 0.1 2 X717 0.16 5 X718 0.3 2 X719 0.3538461538 13 X720 0.1 2 X721 0.175 4 X722 0.22 5 X723 0.175 4 X724 0.2333333333 6 X725 0.34 5 X726 0.2 7 X727 0.1 1 X728 0.3 3 X729 0.1 1 X730 0.1 3 X731 0.3 5 X732 0.35 6 X733 0.2875 8 X734 0.1 1 X735 0.1 2 X736 0.2 5 X737 0.1714285714 7 X738 0.375 4 X739 0.1 4 X740 0.3 1 X741 0.1 1 X742 0.1142857143 7 X743 0.1 1 X744 0.2285714286 7 X745 0.14 5 X746 0.15 6 X747 0.1 1 X748 0.125 4 X749 0.1666666667 6 X750 0.125 8 X751 0.1 1 X752 0.15 2 X753 0.2 1 X754 0.225 4 X755 0.3 1 X756 0.3 5 X757 0.175 4 X758 0.1 3 X759 0.1333333333 18 X760 0.1230769231 13 X761 0.2 1 X762 0.11 10 X763 0.1666666667 6 X764 0.1 1 X765 0.2090909091 11 X766 0.145 20 X767 0.14 5 X768 0.2375 8 X769 0.1571428571 7 X770 0.1 1 X771 0.1 2 X772 0.2 2 X773 0.16 5 X774 0.2 1 X775 0.1777777778 9 X776 0.1210526316 19 X777 0.2 1 X778 0.225 12 X779 0.1666666667 3 X780 0.1 6 X781 0.2333333333 6 X782 0.1692307692 13 X783 0.19 10 X784 0.2 3 X785 0.1489361702 47 X786 0.2 5 X787 0.45 2 X788 0.1666666667 6 X789 0.18 5 X790 0.3 1 X791 0.2 2 X792 0.11 10 X793 0.3333333333 3 X794 0.25 2 X795 0.2 1 X796 0.25 2 X797 0.2 2 X798 0.2 1 X799 0.1 3 X800 0.1333333333 18 X801 0.1473684211 19 X802 0.2 5 X803 0.14 5 X804 0.125 4 X805 0.1583333333 12 X806 0.1857142857 7 X807 0.1 1 X808 0.2 1 X809 0.1769230769 26 X810 0.1 1 X811 0.1 2 X812 0.1833333333 6 X813 0.1409090909 22 X814 0.1416666667 24 X815 0.1307692308 13 X816 0.1235294118 17 X817 0.1 1 X818 0.1 1 X819 0.18 30 X820 0.2514285714 35 X821 0.18 5 X822 0.2 4 X823 0.1 1 X824 0.2333333333 9 X825 0.1222222222 9 X826 0.15 2 X827 0.14 5 X828 0.1588235294 51 X829 0.15 2 X830 0.2 4 X831 0.1 2 X832 0.1391304348 23 X833 0.18 20 X834 0.15 2 X835 0.3 1 X836 0.1 8 X837 0.1666666667 9 X838 0.1954545455 22 X839 0.225 16 X840 0.1222222222 9 X841 0.1210526316 19 X842 0.1 2 X843 0.1 2 X844 0.125 4 X845 0.1 4 X846 0.1 1 X847 0.2 2 X848 0.275 4 X849 0.1 3 X850 0.2833333333 6 X851 0.175 4 X852 0.32 5 X853 0.1 1 X854 0.1428571429 7 X855 0.2277777778 18 X856 0.15 8 X857 0.12 5 X858 0.1 2 X859 0.175 4 X860 0.18 5 X861 0.16 5 X862 0.2333333333 6 X863 0.1 1 X864 0.3333333333 3 X865 0.1 2 X866 0.15 12 X867 0.1636363636 11 X868 0.4 1 X869 0.4 1 X870 0.1 3 X871 0.1555555556 9 X872 0.2 1 X873 0.3 1 X874 0.2 2 X875 0.15 12 X876 0.1 1 X877 0.1181818182 11 X878 0.1428571429 7 X879 0.1461538462 13 X880 0.3076923077 13 X881 0.2 2 X882 0.3 1 X883 0.205 20 X884 0.2 5 X885 0.1333333333 3 X886 0.15 2 X887 0.25 2 X888 0.15 4 X889 0.3 1 X890 0.125 4 X891 0.1875 8 X892 0.1428571429 7 X893 0.2333333333 3 X894 0.1 2 X895 0.1 1 X896 0.35 6 X897 0.1444444444 9 X898 0.2 2 X899 0.3 1 X900 0.1 2 X901 0.1 1 X902 0.25 2 X903 0.1 1 X904 0.1 1 X905 0.7 1 X906 0.2 1 X907 0.45 4 X908 0.25 2 X909 0.15 4 X910 0.1 2 X911 0.4 13 X912 0.1 2 X913 0.1842105263 19 X914 0.1 1 X915 0.1333333333 3 X916 0.2 2 X917 0.1 7 X918 0.1 1 X919 0.225 4 X920 0.2 1 X921 0.2 3 X922 0.18 5 X923 0.1 1 X924 0.1875 8 X925 0.2833333333 6 X926 0.5 3 X927 0.2 1 X928 0.1 1 X929 0.1 2 X930 0.2 3 X931 0.4 1 X932 0.2875 16 X933 0.1857142857 7 X934 0.1 1 X935 0.2 2 X936 0.1 1 X937 0.2 13 X938 0.2444444444 9 X939 0.1 1 X940 0.1714285714 7 X941 0.3 1 X942 0.1 1 X943 0.2857142857 7 X944 0.15 2 X945 0.1 1 X946 0.15625 16 X947 0.1666666667 3 X948 0.3 1 X949 0.2 2 X950 0.1 8 X951 0.1 1 X952 0.1 3 X953 0.3 1 X954 0.3 1 X955 0.1 3 X956 0.1125 8 X957 0.18 5 X958 0.2666666667 3 X959 0.2 1 X960 0.125 4 X961 0.1333333333 3 X962 0.2444444444 9 X963 0.25 10 X964 0.25 4 X965 0.2 1 X966 0.225 4 X967 0.1625 8 X968 0.1333333333 3 X969 0.1333333333 3 X970 0.1 1 X971 0.2 7 X972 0.3 10 X973 0.1 1 X974 0.3 2 X975 0.225 4 X976 0.1 1 X977 0.1 2 X978 0.4 1 X979 0.1333333333 3 X980 0.1333333333 9 X981 0.13125 16 X982 0.1 1 X983 0.2 1 X984 0.1782608696 23 X985 0.2225806452 31 X986 0.15 4 X987 0.1 3 X988 0.1 3 X989 0.15 4 X990 0.2285714286 14 X991 0.2384615385 26 X992 0.4 1 X993 0.4 2 X994 0.1 1 X995 0.1 1 X996 0.1666666667 3 X997 0.1 6 X998 0.13 20 X999 0.2666666667 3") MyDat <- read.table(txt, header=TRUE) summary(MyDat) #Making funnel plot boundaries #generate 95% confidence intervals based on overall probability of pop_prob alph <- 0.05 seq <- 1:(max(MyDat$total_number_snps) + max(MyDat$total_number_snps)*0.05) pop_prob <- sum(MyDat$mean_score*MyDat$total_number_snps)/sum(MyDat$total_number_snps) #via http://r.789695.n4.nabble.com/inverse-binomial-in-R-td4631935.html invbinomial <- function(n, k, p) { uniroot(function(x) pbinom(k, n, x) - p, c(0, 1))$root } low <- mapply(invbinomial,n=seq,k=seq*pop_prob,p=1-alph/2) high <- mapply(invbinomial,n=seq,k=seq*pop_prob,p=alph/2) funnel_data <- data.frame(low,high,seq) #calculating whether an observation is high/low outlier MyDat$low <- mapply(invbinomial,n=MyDat$total_number_snps,k=MyDat$total_number_snps*pop_prob,p=1-alph/2) MyDat$high <- mapply(invbinomial,n=MyDat$total_number_snps,k=MyDat$total_number_snps*pop_prob,p=alph/2) MyDat$Out <- 0 MyDat[MyDat$mean_score < MyDat$low,]$Out <- -1 #no low examples in this dataset MyDat[MyDat$mean_score > MyDat$high,]$Out <- 1 summary(MyDat) #specific probability #dbinom(MyDat$mean_score*MyDat$total_number_snps, size=MyDat$total_number_snps, prob=pop_prob) #does not work, since non-integer #making graph library(ggplot2) p <- ggplot() + geom_point(data=MyDat, aes(x=total_number_snps,y=mean_score, col=as.factor(Out))) + geom_line(data=funnel_data, aes(x=seq,y=low), col='black') + geom_line(data=funnel_data, aes(x=seq,y=high), col='black') p MyDat[MyDat$mean_score > MyDat$high,] #check out those outlier genes