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R ggplot2 geom_qq 分位數-分位數圖

geom_qq() 和 stat_qq() 生成 quantile-quantile 繪圖。 geom_qq_line() 和 stat_qq_line() 計算連接理論分布和樣本分布指定四分位數處的點的直線的斜率和截距。

用法

geom_qq_line(
  mapping = NULL,
  data = NULL,
  geom = "path",
  position = "identity",
  ...,
  distribution = stats::qnorm,
  dparams = list(),
  line.p = c(0.25, 0.75),
  fullrange = FALSE,
  na.rm = FALSE,
  show.legend = NA,
  inherit.aes = TRUE
)

stat_qq_line(
  mapping = NULL,
  data = NULL,
  geom = "path",
  position = "identity",
  ...,
  distribution = stats::qnorm,
  dparams = list(),
  line.p = c(0.25, 0.75),
  fullrange = FALSE,
  na.rm = FALSE,
  show.legend = NA,
  inherit.aes = TRUE
)

geom_qq(
  mapping = NULL,
  data = NULL,
  geom = "point",
  position = "identity",
  ...,
  distribution = stats::qnorm,
  dparams = list(),
  na.rm = FALSE,
  show.legend = NA,
  inherit.aes = TRUE
)

stat_qq(
  mapping = NULL,
  data = NULL,
  geom = "point",
  position = "identity",
  ...,
  distribution = stats::qnorm,
  dparams = list(),
  na.rm = FALSE,
  show.legend = NA,
  inherit.aes = TRUE
)

參數

mapping

由 aes() 創建的一組美學映射。如果指定且inherit.aes = TRUE(默認)，它將與繪圖頂層的默認映射組合。如果沒有繪圖映射，則必須提供mapping。

data

該層要顯示的數據。有以下三種選擇：

如果默認為 NULL ，則數據繼承自 ggplot() 調用中指定的繪圖數據。

data.frame 或其他對象將覆蓋繪圖數據。所有對象都將被強化以生成 DataFrame 。請參閱fortify() 將為其創建變量。

將使用單個參數(繪圖數據)調用function。返回值必須是 data.frame ，並將用作圖層數據。可以從 formula 創建 function (例如 ~ head(.x, 10) )。

geom

用於顯示數據的幾何對象，可以作為 ggproto Geom 子類，也可以作為命名去除 geom_ 前綴的幾何對象的字符串(例如 "point" 而不是 "geom_point" )

position

位置調整，可以是命名調整的字符串(例如 "jitter" 使用 position_jitter )，也可以是調用位置調整函數的結果。如果需要更改調整設置，請使用後者。

...

其他參數傳遞給 layer() 。這些通常是美學，用於將美學設置為固定值，例如 colour = "red" 或 size = 3 。它們也可能是配對的 geom/stat 的參數。

distribution

如果未指定 x，則要使用的分布函數

dparams

傳遞給 distribution 函數的其他參數。

line.p

擬合 Q-Q 線時使用的分位數向量，默認為 c(.25, .75) 。

fullrange

q-q 線應該跨越繪圖的整個範圍，還是僅跨越數據

na.rm

如果 FALSE ，則默認缺失值將被刪除並帶有警告。如果 TRUE ，缺失值將被靜默刪除。

show.legend

合乎邏輯的。該層是否應該包含在圖例中？ NA(默認值)包括是否映射了任何美學。 FALSE 從不包含，而 TRUE 始終包含。它也可以是一個命名的邏輯向量，以精細地選擇要顯示的美學。

inherit.aes

如果 FALSE ，則覆蓋默認美學，而不是與它們組合。這對於定義數據和美觀的輔助函數最有用，並且不應繼承默認繪圖規範的行為，例如borders() 。

美學

stat_qq() 理解以下美學(所需的美學以粗體顯示)：

  • sample

  • group

  • x

  • y

在 vignette("ggplot2-specs") 中了解有關設置這些美學的更多信息。

stat_qq_line() 理解以下美學(所需的美學以粗體顯示)：

  • sample

  • group

  • x

  • y

在 vignette("ggplot2-specs") 中了解有關設置這些美學的更多信息。

計算變量

這些是由層的 'stat' 部分計算的，可以通過以下方式訪問ggplot2 aes_eval.
計算變量stat_qq()：

  • after_stat(sample)
    樣本分位數。

  • after_stat(theoretical)
    理論分位數。

由 stat_qq_line() 計算的變量：

  • after_stat(x)
    連接理論分布和樣本分布的選定分位數處的點的線段端點的 x 坐標。

  • after_stat(y)
    端點的 y 坐標。

例子

# \donttest{
df <- data.frame(y = rt(200, df = 5))
p <- ggplot(df, aes(sample = y))
p + stat_qq() + stat_qq_line()


# Use fitdistr from MASS to estimate distribution params
params <- as.list(MASS::fitdistr(df$y, "t")$estimate)
#> Warning: NaNs produced
#> Warning: NaNs produced
#> Warning: NaNs produced
ggplot(df, aes(sample = y)) +
  stat_qq(distribution = qt, dparams = params["df"]) +
  stat_qq_line(distribution = qt, dparams = params["df"])


# Using to explore the distribution of a variable
ggplot(mtcars, aes(sample = mpg)) +
  stat_qq() +
  stat_qq_line()

ggplot(mtcars, aes(sample = mpg, colour = factor(cyl))) +
  stat_qq() +
  stat_qq_line()

# }

相關用法


注：本文由純淨天空篩選整理自Hadley Wickham等大神的英文原創作品 A quantile-quantile plot。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。