("x" = theoretical_quantiles, "y" = sorted_data) return(list(data_ig,"Para"= c(mq,disp))) } # 数据处理 qqplot_den = function(den = "norm",data6 = y,par= c(10, 1)){ u1 = qqdat(den = den, data6, par= par) ig_g = data.frame(u1[[1]]) w1 = ggplot(ig_g,aes(...
size=4,fill="gray60",colour="black",stroke=.5)+stat_qq_line(color="red")+labs(x="Theoretical Quantiles",y="Sample Quantiles",title="Example of qqplotr::stat_qq_point__* function",subtitle="processed charts with
通过如下语法使用qqplot()函数生成QQ图并将输出分配给一个对象: 代码语言:txt 复制 qqplot_object <- qqplot(x, y, main = "QQ Plot", xlab = "Theoretical Quantiles", ylab = "Sample Quantiles") 其中,x和y是待绘制的数据向量或数据框,main是图表的标题,xlab和ylab分别是x轴和y轴的标签。 ...
在R语言中,绘制QQ图(Quantile-Quantile Plot)是一种检查数据集是否符合某种理论分布(如正态分布)的图形方法。下面是基于你的提示,逐步说明如何在R中绘制QQ图的详细过程: 1. 准备数据 首先,确定要绘制QQ图的数据集。这可以是一个数值向量或数据框(data.frame)中的某一列。 r # 示例数据:生成一个正态分布的数...
# 绘制QQ图qqplot(data,qnorm,main="QQ Plot",xlab="Theoretical Quantiles",ylab="Sample Quantiles") 1. 2. 上述代码中,qqplot函数的第一个参数data是待绘制的数据,第二个参数qnorm是正态分布的分位数函数。此外,我们还可以通过main、xlab和ylab参数来设置QQ图的标题和坐标轴标签。
最近科研论文的审稿意见,需要对数据的拟合情况进行说明。分位数-分位数图[1](Quantile-Quantile plot,简称 QQ 图)是一种不错的选择。 研究动机 在R 语言中常用qqnorm()绘制 QQ 图的散点图,qqline()用于在图上添加一条参考直线。可支持与一些常见的理论分布进行比较,例如:正态分布 ("norm")、指数分布 ("...
(0,1,1000)# 另一个正态分布的数据# 创建QQ图plt.figure(figsize=(8,6))stats.probplot(data1,dist="norm",plot=plt)stats.probplot(data2,dist="norm",plot=plt)plt.title('QQ Plot of Two Normal Distributions')plt.xlabel('Theoretical Quantiles')plt.ylabel('Sample Quantiles')plt.grid()plt....
probplot : Probability plot. Same as a Q-Q plot, however probabilities are shown in the scale of the theoretical distribution (x-axis) and the y-axis contains unscaled quantiles of the sample data. 函数主要参数解释: ProbPlot.ppplot(xlabel=None, ylabel=None, line=None, other=None, ax=None...
labs(x = "Theoretical Quantiles", y = "Sample Quantiles") +scale_fill_viridis(discrete = T,direction = -1) gg 进阶版本 读者绘制正态分布的 QQ 图,还是比较简单。但是如果是其他分布的情况呢? 这里以一个可靠性数据为例子,该数据来源于文献:Badar, M. G., Priest, A. M. (1982). Statistical ...
今天小编给大家介绍的qqboxplot,正是整合了这两类图形,将Q-Q plot的尾部信息合并到传统箱线图中,并显示尾部的置信区间,qqboxplot对于大型数据集具有更高的可靠性。 R包安装 代码语言:javascript 复制 BiocManager::install("qqboxplot")library(qqboxplot) ...