如何在 ggplot2 中创建 qq 图（带有示例）

QQ 图是“分位数-分位数”的缩写，用于评估数据集是否可能来自理论分布。

在大多数情况下，这种类型的图用于确定数据集是否遵循正态分布。

如果数据呈正态分布，QQ 图上的点将位于一条直线对角线上。

相反，如果点明显偏离直线对角线，则数据不太可能呈正态分布。

要在 ggplot2 中创建 QQ 图，您可以使用stat_qq()和stat_qq_line()函数，如下所示：

 library (ggplot2)

ggplot(df, aes(sample=y)) +
  stat_qq() + 
  stat_qq_line()

以下示例展示了如何使用此语法在两种不同的场景中创建 QQ 图。

示例 1：正态数据的 QQ 图

以下代码展示了如何生成具有 200 个观测值的正态分布数据集，并在 R 中为该数据集创建 QQ 图：

 library (ggplot2)

#make this example reproducible
set. seeds (1)

#create some fake data that follows a normal distribution
df <- data. frame (y=rnorm(200))

#create QQ plot
ggplot(df, aes(sample=y)) +
  stat_qq() + 
  stat_qq_line()

我们可以看到这些点主要沿着直线对角线分布，沿着每条尾部有一些微小的偏差。

根据该图，我们假设该数据集呈正态分布。

请注意，如果我们愿意，我们还可以使用颜色和大小参数来更改图中点的颜色和大小：

 library (ggplot2)

#make this example reproducible
set. seeds (1)

#create some fake data that follows a normal distribution
df <- data. frame (y=rnorm(200))

#create QQ plot
ggplot(df, aes(sample=y)) +
  stat_qq(size= 2.5 , color=' red ') + 
  stat_qq_line() 

示例 2：非正态数据的 QQ 图

以下代码显示如何为具有 200 个观测值的服从指数分布的数据集创建 QQ 图：

 #make this example reproducible
set. seeds (1)

#create some fake data that follows an exponential distribution
df <- data. frame (y=rexp( 200 , rate= 3 ))

#create QQ plot
ggplot(df, aes(sample=y)) +
  stat_qq() + 
  stat_qq_line()

我们看到这些点明显偏离对角线。这清楚地表明数据集不是正态分布的。

鉴于我们指定数据应遵循指数分布，这应该是有意义的。

其他资源

以下教程解释了如何在 ggplot2 中执行其他常见任务：

如何在ggplot2中绘制多条线
如何在ggplot2中绘制平均值和标准差
如何更改ggplot2中的线条颜色