# 第三步:创建Q-Q图plt.scatter(nd_q,btc_q) # 绘制散点图 # 第四步:添加参考线(理想情况下的直线)x,y = nd_q,btc_qfrom scipy import statslr_params = stats.linregress(x,y) # 计算线性回归参数slope , intercept =...
用qqman中的数据集展示Q-Q plot绘制的方法,代码如下 输出结果如下 Q-Q pot绘制非常简单,三句代码就可以搞定。绘图时对p值做了-log10转换,所以图中越靠右的点代表的是p值显著的snp位点。可以看到左侧的点基本服从均匀分布,而显著的snp位点位于标准直线的上方,说明p值显著的点导致了实际的分位数小于了理论的分...
(Quantile-Quantile Plot),简称Q-Q图,是一种分析数据的图形化工具,常用于确定两组数据是否来自共同分布的总体。 这篇文章将从如下几个方面介绍Q-Q图: ①什么是分位数? ②如何绘制Q-Q图? ③什么是正态概率图?(一种特殊的、常用的Q-Q图。) ④正态概率图的参考线⑤如何识别数据的偏态性 01 什么是分位数...
关联分析的Q-Q plot就是第二种用法,, 理论分布是均匀分布,拿实际关联分析的p值来和理论分布进行比较。为什么理论分布是均匀分布呢? 要判断一个数据的理论分布,最直观的方式是绘制实际数据的密度分布图,GWAS中p值分布的密度直方图如下 在上图中,每个bin内的密度基本是一样的,是典型的均匀分布的特征。将实际数据的...
1 QQ图目标 Q-Q图(Q-Q plot, Quantile-Quantile plot)是为了从肉眼上直观地检查一组数据的分布...
R 数据可视化—— Q-Q 图在数据分析中,可视化通常是一种非常有效的手段,可以帮助我们更好地理解数据和发现其中的规律。R语言作为一种强大的统计分析语言,拥有丰富的可视化库和函数。其中,Q-Q图(Quantile-Quantile Plot)是一种常用的数据分布分析工具,它可以直观地展示数据的分布特征和变化趋势。本文将介绍R数据可视...
一. QQ图 分位数图示法(Quantile Quantile Plot,简称 Q-Q 图) 统计学里Q-Q图(Q代表分位数)是一个概率图,用图形的方式比较两个概率分布,把他们的两个分位数放在一起比较。首先选好分位数间隔。图上的点(x,y)反映出其中一个第二个分布(y坐标)的分位数和与之对应的第一分布(x坐标)的相同分位数。因...
plt.title('%s VS %s Q-Q plot'%(str(ref_id),str(samp_id))) plt.show() 效果如上图所示,在本例中所用的样本数据在左下稀疏,在右上集中,且整体往上偏移,说明其分布应该与参考数据是不一样的(分布形状不同),用KS检验得到ks-statistic: 0.171464; p_value: 0.000000也验证了这一点;但是其斜率在约...
如果所有的散点都靠近参考线，我们可以得出结论，数据集遵循给定的分布。工具/原料 电脑 Origin软件 方法/步骤 1 打开Origin软件主界面。2 选择A列，改变A列为Y轴。3 选择数据，选择Plot-Statistics-Q-Q Plot。4 弹出属性框，更改后单击OK。5 Q-Q 图已创建完成。注意事项 Origin版本为9.0。
Q-Q plot是关联分析结果可视化的一种经典方案,这里的Q代表quantile, 分位数的意思,关联分析的Q-Q plot示意如下 x轴代表期望p值,y轴代表实际p值。在解释这张图的含义之前,有必要先来了解下什么是分位数。 分位数,也称之为分位点,最常见的有中位数,四分位数等。以中位数为例,将数据集从小到大排列后,50...