Ну, что вы хотите сделать, это:
# sample data
x <- rnorm(50,0,2)
y <- x+rnorm(50,0,2)
# construct polygons
div <- quantile(y-x,c(0.25,0.75))
x1 <- min(c(x,y))
x2 <- max(c(x,y))
plot(x,y,type="n")
polygon(x=c(x1,x1,x2,x2),y=c(x1+div,(x2+div)[c(2,1)]),col="grey")
abline(0,1)
points(x,y)
Что бы я сделал, это:
qplot(x,y,geom="point") + stat_smooth(method="lm")
Стандартное отклонение, которое вы хотите вычислить, равно
sd(y-x)
Правильная мера, которую вы, вероятно, ищете:
sd(residuals(lm(y~x)))
Вы должны думать в терминах линейной модели y на x, чтобы получить какой-либо значимый результат, если только у вас нет веских причин не делать этого. Если соотношение между x и y не равно 1 на 1, то предполагать, что правильная модель такова, не имеет смысла. И если отношение x к y не равно 1 на 1, y-x не будет нормально распределяться, и, следовательно, sd будет трудно интерпретировать осмысленным образом.