Ggplot2 တွင် qq plot တစ်ခုဖန်တီးနည်း (ဥပမာနှင့်အတူ)

“quantile-quantile” ၏ အတိုကောက်ဖြစ်သော QQ ကွက်ကွက် တစ်ခုအား ဒေတာအတွဲတစ်ခုသည် သီအိုရီအရ ဖြန့်ဝေမှုမှ ဖြစ်နိုင်ချေရှိမရှိ အကဲဖြတ်ရန် အသုံးပြုသည်။

ကိစ္စအများစုတွင်၊ ဒေတာအစုံသည် ပုံမှန်ဖြန့်ဝေမှုနောက်သို့လိုက်ခြင်းရှိ၊ မရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် ဤကွက်အမျိုးအစားကို အသုံးပြုသည်။

ဒေတာကို ပုံမှန်အတိုင်း ဖြန့်ဝေပါက၊ QQ ကွက်ကွက်ရှိ အမှတ်များသည် ဖြောင့်သောထောင့်ဖြတ်မျဉ်းပေါ်တွင် ရှိနေမည်ဖြစ်သည်။

အပြန်အလှန်အားဖြင့်၊ အမှတ်များသည် ဖြောင့်ထောင့်ဖြတ်မျဉ်းမှ သိသိသာသာ ကွဲလွဲနေပါက ဒေတာများကို ပုံမှန်ဖြန့်ဝေနိုင်ခြေ နည်းပါးပါသည်။

ggplot2 တွင် QQ ကွက်ကွက်ဖန်တီးရန်၊ သင်သည် အောက်ပါအတိုင်း stat_qq() နှင့် stat_qq_line() လုပ်ဆောင်ချက်များကို အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

 library (ggplot2)

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

အောက်ပါဥပမာများသည် မတူညီသောအခြေအနေနှစ်ခုတွင် QQ ကွက်ကွက်တစ်ခုဖန်တီးရန် ဤ syntax ကိုအသုံးပြုပုံကိုပြသထားသည်။

ဥပမာ 1- ပုံမှန်ဒေတာအတွက် QQ ကွက်

အောက်ပါကုဒ်သည် လေ့လာချက် 200 ဖြင့် ပုံမှန်ဖြန့်ဝေထားသော ဒေတာအတွဲကို မည်သို့ထုတ်လုပ်ရမည်ကို ပြသပြီး R ရှိ ဒေတာအတွဲအတွက် QQ ကွက်ကွက်တစ်ခုကို ဖန်တီးနိုင်သည်-

 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()

အမြီးတစ်ခုစီတစ်လျှောက်တွင် အနည်းငယ်သွေဖည်မှုများနှင့်အတူ အမှတ်များသည် အဓိကအားဖြင့် ဖြောင့်ထောင့်ဖြတ်မျဉ်းတစ်လျှောက်တွင် ရှိနေသည်ကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်နိုင်ပါသည်။

ဤဂရပ်ကို အခြေခံ၍ ဤဒေတာအတွဲကို ပုံမှန်ဖြန့်ဝေသည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့ ယူဆပါသည်။

ကျွန်ုပ်တို့ ဆန္ဒရှိပါက ကွက်လပ်ရှိ အမှတ်များ၏ အရောင်နှင့် အရွယ်အစားကို ပြောင်းလဲရန် အရောင်နှင့် အရွယ်အစား ငြင်းခုံမှုများကိုလည်း အသုံးပြုနိုင်ကြောင်း သတိပြုပါ-

 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() 

ဥပမာ 2- ပုံမှန်မဟုတ်သောဒေတာအတွက် QQ ကြံစည်မှု

အောက်ဖော်ပြပါကုဒ်သည် လေ့လာတွေ့ရှိချက် 200 ပါသော ထပ်ကိန်းခွဲဝေမှုကို လိုက်နာသည့် ဒေတာအတွဲတစ်ခုအတွက် QQ ကွက်ကွက်တစ်ခုကို မည်သို့ဖန်တီးရမည်ကို ပြသသည်-

 #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()

အမှတ်များသည် ထောင့်ဖြတ်မျဉ်းမှ သိသိသာသာ ကွဲလွဲနေကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့မြင်သည်။ ၎င်းသည် ဒေတာအတွဲအား ပုံမှန်ဖြန့်ဝေခြင်းမဟုတ်ကြောင်း ရှင်းရှင်းလင်းလင်းဖော်ပြသည်။

ဒေတာသည် ထပ်ကိန်းခွဲဝေမှုကို လိုက်နာသင့်သည်ဟု ကျွန်ုပ်တို့သတ်မှတ်ထားသောကြောင့် ၎င်းသည် အဓိပ္ပာယ်ရှိသင့်သည်။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် ggplot2 တွင် အခြားဘုံအလုပ်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

ggplot2 တွင် စာကြောင်းများစွာကို ဘယ်လိုဆွဲမလဲ။
ggplot2 တွင် mean နှင့် standard deviation ကို ဘယ်လိုဆွဲမလဲ။
ggplot2 တွင် လိုင်းအရောင်များ ပြောင်းလဲနည်း