qqplot是可以直观反应两组数字是否属于同一分布的作图。ggplot2提供了一个qqplot的函数,但这个函数并不能对两组观测的数字进行作图。与此相对的是,R中却有原生函数qqplot来提供这个作图。以下是如何利用qqplot函数的方法,使用ggplot来作图。这是R中qqplot的原始方法:R> qqplot function (x, y, plot.it = TRUE...
在R语言中,可以使用ggplot2包来绘制qq图和boxplot图。 首先,需要安装ggplot2包,并加载该包: install.packages("ggplot2") library(ggplot2) 复制代码 接下来,可以使用ggplot()函数创建一个基础图形对象,并使用geom_qq()函数来绘制qq图: ggplot(data, aes(sample = variable)) + geom_qq() 复制代码 其中,da...
参考自《R Graphics Cookbook》 通过绘制QQ图检验数据分布的正态性。QQ图是quantile-quantile plot(分位数-分位数图)的简称,用来推测样本数据所代表的的分布是否服从正态分布。 ggplot2可以直接绘制QQ图, R基础…
然后,使用lapply函数或循环来创建多个qqplot,并为每个qqplot设置不同的标题。可以使用以下代码示例: 代码语言:txt 复制 # 创建标题列表 titles <- c("标题1", "标题2", "标题3") # 使用lapply函数创建多个qqplot qqplots <- lapply(titles, function(title) { ggplot(data = df_long, aes(x = valu...
library(qqplotr) library(ggplot2) 2. 随机产生数据 set.seed(0) smp <- data.frame(norm = rnorm(100)) 3. 绘制正态分布的QQ 图 gg <- ggplot(data = smp, mapping = aes(sample = norm)) + stat_qq_band() + stat_qq_line() + stat_qq_point() + labs(x = "Theoretical Quantiles...
library(qqplotr) library(ggplot2) 1. 2. 2. 随机产生数据 set.seed(0) smp <- data.frame(norm = rnorm(100)) 1. 2. 3. 绘制正态分布的 QQ 图 gg <- ggplot(data = smp, mapping = aes(sample = norm)) + stat_qq_band() + ...
ggplot(data, aes(sample=x))+# Create QQplot with ggplot2 packagestat_qq()+stat_qq_line(col="red") Figure 4: QQplot Created by ggplot2 Package. Figure 4 shows the same QQplot as Figure 1, but this time in the typical ggplot2 design. ...
for (i in 1:chrNum){ ndx <- which(ILp[, 2]==i) posSub <- ILp[ndx, 3] bpMidVec[i] <- ((max(posSub) - min(posSub))/2) + min(posSub) } ##Use qplot function in ggplot2 to create Manhattan plot cbPalette <- c("darkgrey", "#000000","#E69F00", "#56B4E9", "#...
library(qqplotr) library(ggplot2) 2. 随机产生数据 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 set.seed(0) smp <- data.frame(norm = rnorm(100)) 3. 绘制正态分布的 QQ 图 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 gg <- ggplot(data = smp, mapping = aes(sample = ...
使用QQ-plot(R)比较公猫和母猫的Pct分布 r ggplot2 我必须比较公猫和母猫的“Pct”(数据框中的一些变量)分布(它们在相同的变量“性别”下)。问题的出现是因为我对公猫和母猫有不同的尺寸观察:kat %>% group_by(Sex) %>% summarize(count = n()) # A tibble: 2 × 2 Sex count <chr> <int> 1...