W wi\u0119kszo\u015bci przypadk\u00f3w ten typ wykresu s\u0142u\u017cy do okre\u015blenia, czy zbi\u00f3r danych ma rozk\u0142ad normalny.<\/span><\/p>\n Je\u015bli dane maj\u0105 rozk\u0142ad normalny, punkty na wykresie QQ b\u0119d\u0105 le\u017ce\u0107 na prostej uko\u015bnej.<\/span><\/p>\n I odwrotnie, je\u015bli punkty znacznie odbiegaj\u0105 od prostej uko\u015bnej, prawdopodobie\u0144stwo normalnego rozk\u0142adu danych jest mniejsze.<\/span><\/p>\n Aby utworzy\u0107 wykres QQ w ggplot2, mo\u017cesz u\u017cy\u0107 funkcji stat_qq()<\/strong> i stat_qq_line()<\/strong> w nast\u0119puj\u0105cy spos\u00f3b:<\/span><\/p>\n Poni\u017csze przyk\u0142ady pokazuj\u0105, jak u\u017cywa\u0107 tej sk\u0142adni do tworzenia wykresu QQ w dw\u00f3ch r\u00f3\u017cnych scenariuszach.<\/span><\/p>\n Poni\u017cszy kod pokazuje, jak wygenerowa\u0107 zbi\u00f3r danych o rozk\u0142adzie normalnym zawieraj\u0105cy 200 obserwacji<\/a> i utworzy\u0107 wykres QQ dla zbioru danych w R:<\/span> <\/p>\n Widzimy, \u017ce punkty le\u017c\u0105 g\u0142\u00f3wnie wzd\u0142u\u017c prostej linii uko\u015bnej z niewielkimi odchyleniami wzd\u0142u\u017c ka\u017cdego z ogon\u00f3w.<\/span><\/p>\n Na podstawie tego wykresu za\u0142o\u017cymy, \u017ce ten zbi\u00f3r danych ma rozk\u0142ad normalny.<\/span><\/p>\n Zauwa\u017c, \u017ce mo\u017cemy r\u00f3wnie\u017c u\u017cy\u0107 argument\u00f3w koloru i rozmiaru, aby zmieni\u0107 kolor i rozmiar punkt\u00f3w na wykresie, je\u015bli chcemy:<\/span> <\/p>\n Poni\u017cszy kod pokazuje, jak utworzy\u0107 wykres QQ dla zbioru danych o rozk\u0142adzie wyk\u0142adniczym z 200 obserwacjami:<\/span> <\/p>\n Widzimy, \u017ce punkty znacznie odbiegaj\u0105 od linii przek\u0105tnej. To wyra\u017anie wskazuje, \u017ce zbi\u00f3r danych nie ma rozk\u0142adu normalnego.<\/span><\/p>\n Powinno to mie\u0107 sens, bior\u0105c pod uwag\u0119, \u017ce okre\u015blili\u015bmy, \u017ce dane powinny mie\u0107 rozk\u0142ad wyk\u0142adniczy.<\/span><\/p>\n Poni\u017csze samouczki wyja\u015bniaj\u0105, jak wykonywa\u0107 inne typowe zadania w ggplot2:<\/span><\/p>\n Jak wykre\u015bli\u0107 wiele linii w ggplot2<\/a> Wykres QQ, skr\u00f3t od \u201ekwantyl-kwantyl\u201d, s\u0142u\u017cy do oceny, czy zbi\u00f3r danych potencjalnie pochodzi z rozk\u0142adu teoretycznego. W wi\u0119kszo\u015bci przypadk\u00f3w ten typ wykresu s\u0142u\u017cy do okre\u015blenia, czy zbi\u00f3r danych ma rozk\u0142ad normalny. Je\u015bli dane maj\u0105 rozk\u0142ad normalny, punkty na wykresie QQ b\u0119d\u0105 le\u017ce\u0107 na prostej uko\u015bnej. I odwrotnie, je\u015bli punkty znacznie odbiegaj\u0105 od prostej uko\u015bnej, prawdopodobie\u0144stwo […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-3790","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-przewodnik"],"yoast_head":"\n library<\/span> (ggplot2)<\/span>\n\n<\/span>ggplot(df, aes(sample=y)) +\n stat_qq() + \n stat_qq_line()\n<\/strong><\/pre>\n Przyk\u0142ad 1: Wykres QQ dla normalnych danych<\/strong><\/span><\/h2>\n
library<\/span> (ggplot2)<\/span>\n\n#make this example reproducible\n<\/span>set. seeds<\/span> (1)\n\n#create some fake data that follows a normal distribution\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (y=rnorm(200))\n\n#create QQ plot\n<\/span>ggplot(df, aes(sample=y)) +\n stat_qq() + \n stat_qq_line()\n<\/strong><\/pre>\n![\"Wykres](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/qq1.jpg\")
<\/p>\n library<\/span> (ggplot2)<\/span>\n\n#make this example reproducible\n<\/span>set. seeds<\/span> (1)\n\n#create some fake data that follows a normal distribution\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (y=rnorm(200))\n\n#create QQ plot\n<\/span>ggplot(df, aes(sample=y)) +\n stat_qq(size= 2.5<\/span> , color=' red<\/span> ') + \n stat_qq_line()<\/strong> <\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/qq2.jpg\")
<\/p>\n Przyk\u0142ad 2: Wykres QQ dla danych innych ni\u017c normalne<\/strong><\/span><\/h2>\n
#make this example reproducible\n<\/span>set. seeds<\/span> (1)\n\n#create some fake data that follows an exponential distribution\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (y=rexp( 200<\/span> , rate= 3<\/span> ))\n\n#create QQ plot\n<\/span>ggplot(df, aes(sample=y)) +\n stat_qq() + \n stat_qq_line()\n<\/strong><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/qq3.jpg\")
<\/p>\n Dodatkowe zasoby<\/strong><\/span><\/h2>\n
Jak wykre\u015bli\u0107 \u015bredni\u0105 i odchylenie standardowe w ggplot2<\/a>
Jak zmieni\u0107 kolory linii w ggplot2<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"