R qqnorm.lme lme 对象的残差或随机效应的正态图

R语言 qqnorm.lme 位于 nlme 包(package)。

说明

获得用于评估线性混合效应拟合中残差和随机效应的正态性的诊断图。 form 参数为绘图规范类型提供了相当大的灵活性。根据网格显示，条件表达式(位于 | 运算符的右侧)始终意味着针对条件因子的每个级别使用不同的面板。

用法

## S3 method for class 'lme'
qqnorm(y, form, abline, id, idLabels, grid, ...)

参数

`y`	继承自类 `"lme"` 的对象，表示拟合的线性混合效应模型，或继承自类 `"lmList"` 的对象，表示 `lm` 对象的列表，或继承自类 `"lm"` 的对象，表示拟合的线性模型，或继承自类 `"nls"` ，表示非线性最小二乘拟合模型。
`form`	一个可选的单边公式，指定所需的绘图类型。可以引用用于获取`y`的原始数据帧中存在的任何变量。另外，`y`本身可以在公式中使用符号`"."`引用。 `\|` 运算符右侧的条件表达式可用于定义网格显示中的单独面板。 `form` 右侧和 `\|` 运算符左侧的表达式必须计算为残差向量或随机效应矩阵。默认值为 `~ resid(., type = "p")` ，对应于在嵌套最内层评估的标准化残差的正态图。
`abline`	可选数值或长度为 2 的数值向量。如果作为单个值给出，则水平线将添加到该坐标处的绘图中；否则，如果作为向量给出，则其值将用作添加到绘图中的线的截距和斜率。如果缺失，则不会将任何线条添加到图中。
`id`	可选数值或片面公式。如果作为值给出，则将其用作标准化残差(随机效应)的双边离群值检验的显著性水平。使用 `idLabels` 在图中识别绝对标准化残差(随机效应)大于标准正态分布的 `1 - value/2` 分位数的观测值。如果作为单边公式给出，则其右侧必须求值为逻辑向量、整数向量或字符向量，用于识别图中的观测值。如果缺失，则无法识别任何观察结果。
`idLabels`	可选向量或片面公式。如果作为向量给出，它将转换为字符并用于标记根据 `id` 识别的观察结果。如果作为单边公式给出，则其右侧必须计算为一个向量，该向量将转换为字符并用于标记已识别的观察结果。默认值是最里面的分组因子。
`grid`	一个可选的逻辑值，指示是否应将网格添加到绘图中。默认为 `FALSE` 。
`...`	传递给网格图函数的可选参数。

值

用于评估残差或随机效应的正态性的诊断网格图。

例子

fm1 <- lme(distance ~ age, Orthodont, random = ~ age | Subject)
## normal plot of standardized residuals by gender
qqnorm(fm1, ~ resid(., type = "p") | Sex, abline = c(0, 1))
## normal plots of random effects
qqnorm(fm1, ~ranef(.))

作者

José Pinheiro and Douglas Bates bates@stat.wisc.edu

也可以看看

lme , plot.lme

相关用法

注：本文由纯净天空筛选整理自R-devel大神的英文原创作品 Normal Plot of Residuals or Random Effects from an lme Object。非经特殊声明，原始代码版权归原作者所有，本译文未经允许或授权，请勿转载或复制。