R qq 兩個樣本的分位數-分位數圖

R語言 qq 位於 lattice 包(package)。

說明

Quantile-Quantile 用於比較兩個分布的圖

用法

qq(x, data, ...)

## S3 method for class 'formula'
qq(x, data, aspect = "fill", 
   panel = lattice.getOption("panel.qq"),
   prepanel, scales, strip, 
   groups, xlab, xlim, ylab, ylim, f.value = NULL, 
   drop.unused.levels = lattice.getOption("drop.unused.levels"),
   ...,
   lattice.options = NULL,
   qtype = 7,
   default.scales = list(),
   default.prepanel = lattice.getOption("prepanel.default.qq"),
   subscripts,
   subset)

參數

`x`	對其執行方法分派的對象。對於 `"formula"` 方法，`x` 應該是 `y ~ x \| g1 * g2 * ...` 形式的公式，其中 `x` 應該是數值變量，`y` 是因子、木瓦、字符或數值變量，其限製是`y` 必須正好有兩個級別，將 `x` 的值分為兩組。這些組的分位數將沿兩個軸相互繪製。
`data`	對於`formula` 方法，一個可選的數據源(通常是一個 DataFrame )，其中的變量將被評估(有關詳細信息，請參閱`xyplot`)。
`f.value`	一個可選的概率數值向量，應繪製與之相對應的分位數。這也可以是返回此類數值向量的單個整數(表示樣本大小)的函數。此參數的典型值是函數 `ppoints` ，這也是 S-PLUS 默認值。如果指定，則此函數生成的概率將通過 `quantile` 函數用於繪製的分位數。 `f.value` 默認為 `NULL` ，相當於 f.value = function(n) ppoints(n, a = 1) 這具有在計算的分位數中包括最小和最大數據值的效果。這與 `qqplot` 發生的情況類似，但與 S-PLUS 中 `qq` 的默認行為不同。對於大型 `x` ，此參數可用於限製繪製的分位數的數量。
`panel`	為每個麵板調用一次的函數，它使用與麵板對應的數據包(麵板變量的子集)來創建顯示。默認麵板函數 `panel.qq` 單獨記錄，並且具有可用於以各種方式自定義其輸出的參數。此類參數通常可以直接提供給高級函數。
`qtype`	`quantile` 的 `type` 參數。
`aspect`	請參閱`xyplot`。
`prepanel`	請參閱`xyplot`。
`scales`	請參閱`xyplot`。
`strip`	請參閱`xyplot`。
`groups`	請參閱`xyplot`。
`xlab` , `ylab`	請參閱`xyplot`。
`xlim` , `ylim`	請參閱`xyplot`。
`drop.unused.levels`	請參閱`xyplot`。
`lattice.options`	請參閱`xyplot`。
`default.scales`	請參閱`xyplot`。
`subscripts`	請參閱`xyplot`。
`subset`	請參閱`xyplot`。
`default.prepanel`	後備預麵板函數。請參閱`xyplot`。
`...`	進一步的論證。有關重要細節，請參閱 `xyplot` 中的相應條目。

細節

qq 生成兩個樣本的 Q-Q 圖。 qq 的默認行為與相應的 S-PLUS 函數不同。有關詳細信息，請參閱f.value 條目。

該函數和所有其他高級網格函數有幾個共同的參數。這些僅在 xyplot 的幫助頁麵中進行了大量記錄，應查閱該頁麵以了解更詳細的用法。

值

類 "trellis" 的對象。 update 方法可用於更新對象的組件，print 方法(通常默認調用)會將其繪製在適當的繪圖設備上。

例子

qq(voice.part ~ height, aspect = 1, data = singer,
   subset = (voice.part == "Bass 2" | voice.part == "Tenor 1"))

作者

Deepayan Sarkar Deepayan.Sarkar@R-project.org

也可以看看

xyplot , panel.qq , qqmath , Lattice

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自R-devel大神的英文原創作品 Quantile-Quantile Plots of Two Samples。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。