r - ggplot2 中的 qqnorm 和 qqline

Question

假设有一个线性模型 LM，我想要残差的 qq 图。通常我会使用 R 基础图形:

qqnorm(residuals(LM), ylab="Residuals")
qqline(residuals(LM))

我可以弄清楚如何获取情节的 qqnorm 部分，但我似乎无法管理 qqline:

ggplot(LM, aes(sample=.resid)) +
    stat_qq()

我怀疑我错过了一些非常基本的东西，但似乎应该有一个简单的方法来做到这一点。

编辑:非常感谢以下解决方案。我修改了代码(非常轻微)以从线性模型中提取信息，以便该图的工作方式类似于 R 基础图形包中的便利图。

ggQQ <- function(LM) # argument: a linear model
{
    y <- quantile(LM$resid[!is.na(LM$resid)], c(0.25, 0.75))
    x <- qnorm(c(0.25, 0.75))
    slope <- diff(y)/diff(x)
    int <- y[1L] - slope * x[1L]
    p <- ggplot(LM, aes(sample=.resid)) +
        stat_qq(alpha = 0.5) +
        geom_abline(slope = slope, intercept = int, color="blue")

    return(p)
}

Answer 1

下面的代码将为您提供您想要的情节。 ggplot 包似乎不包含计算 qqline 参数的代码，所以我不知道是否可以在(可理解的)单行代码中实现这样的图。

qqplot.data <- function (vec) # argument: vector of numbers
{
  # following four lines from base R's qqline()
  y <- quantile(vec[!is.na(vec)], c(0.25, 0.75))
  x <- qnorm(c(0.25, 0.75))
  slope <- diff(y)/diff(x)
  int <- y[1L] - slope * x[1L]

  d <- data.frame(resids = vec)

  ggplot(d, aes(sample = resids)) + stat_qq() + geom_abline(slope = slope, intercept = int)

}