如图所示,这些序列在Q-Q线上并不是均匀分布的,意味着没有遵循正态分布。当变量的观测值不是正态分布时,OLS估计的结果可能有偏。 示例2 文献来源 Li, Z., & Liu, J. (2024). Impact of supply chain digitalization, business enterprise R&D expenditure and government budget allocations for R&D: A road...
d<-density(s)plot(d,col="green",ylim=c(0,0.5))#添加正太分布概率密度图 s2<-seq(from=-4,to=4,length.out=100)lines(s2,norm_expression(s2),col="red") 画图结果如下: 方法二 正太Q-Q图法 使用Q-Q图来判断数据是否服从正太分布,R代码如下: 代码语言:javascript 复制 s<-rnorm(100)#产生样本...
QQ图的介绍如下: 在R中Q-Q图的实现可以用qqnorm()实现,并使用qqline函数添加判断的辅助线。 函数说明如下: qqnorm(y, ylim, main = "Normal Q-Q Plot", xlab = "Theoretical Quantiles", ylab = "Sample Quantiles", plot.it = TRUE, datax = FALSE, ...) qqline(y, datax = FALSE, distribution...
install.packages("CMplot")## 加载R包library("CMplot")## 导入数据 gwas<-read.table("input.txt",sep="\t",header=T)## 绘制Q-QplotCMplot(gwas,plot.type="q",conf.int=TRUE,box=FALSE,file="jpg",memo="",dpi=300,file.output=TRUE,verbose=TRUE,width=5,height=5) 执行完毕后就可以看到我们...
q-q图中分位数的概念,其实就是找出样本中每一个值对应标准正太分布的x值 设标准正太分布的概率密度函数为 y= f(n),既然这些值一一对应,则有: (x-m)/std=n 即:x=n*std+m 这是一条斜率为样本标准差,截距为m的直线,就是在q-q图中代表着正态分布的直线。
Q-Q图 Q-Q图可以用于检验数据的分布,所不同的是,Q-Q图是用变量数据分布的分位数与所指定分布的分位数之间的关系曲线来进行检验的。P-P图和Q-Q图的用途完全相同,只是检验方法存在差异 由于P-P图和Q-Q图的用途完全相同,只是检验方法存在差异。要利用QQ图鉴别样本数据是否近似于正态分布,只需看QQ图上的点是...
Q-Q图是用来检测数据是否符合某种分布(通常是正态分布)的一种方法。若点大致落在对角线附近,则数据符合该分布。 # 绘制Q-Q图qqnorm(data)qqline(data,col="blue",lwd=2)title(main="Q-Q图: 数据分布") 1. 2. 3. 4. 数据分布的总结 通过上述图表,我们可以看到数据的分布情况。例如,直方图和密度图能够...
R语言制作曼哈顿图 Q-Q图等 qqman软件包简介 所述qqman包包括用于从GWAS结果创建曼哈顿地块和qq函数作图。gwasResults软件包中包含的data.frame具有22个染色体上的16,470个SNP的模拟结果。看一下数据: str(gwasResults) 'data.frame':16470obs. of5variables:$SNP : chr"rs1""rs2""rs3""rs4"...$CHR :...
(1)Q-Q图检验正态分布 library(car)qqPlot(lm(response~trt,data=cholesterol),#注意qqPlot()函数要求用lm()拟合 simulate=TRUE,main="Q-Q Plot",labels=FALSE)#图形结果表示数据均落在95%的置信区间范围内,符合正态性假设 Q-Q Plot.png (2)bartlett方差齐性检验 ...
qman包含了一个GWAS结果的数据集,可以用来创建曼哈顿图和q-q图。数据gwasResults数据中包含了22条染色体上的16,470个snp。 View(gwasResults)#查看实例数据 1 首先可以看看gwasResults里面都有啥 gwasResults数据 数据里面含有4列,分别是: SNP名称;染色体名称;SNP的物理位置;GWAS关联的p值。所以,如果你有自己的数据...