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This问题显示了如何在 ggplot2 中使用 qqline 制作 qqplot,但答案似乎仅在将整个数据集绘制在单个图形中时才有效。
我想要一种方法来快速比较我的数据子集的这些图。也就是说,我想在带有刻面的图形上制作带有 qqlines 的 qqplots。因此,在下面的示例中,所有 9 个图都有一条线,每个图都有自己的截距和斜率。
df1 = data.frame(x = rnorm(1000, 10),
y = sample(LETTERS[1:3], 100, replace = TRUE),
z = sample(letters[1:3], 100, replace = TRUE))
ggplot(df1, aes(sample = x)) +
stat_qq() +
facet_grid(y ~ z)
最佳答案
你可以试试这个:
library(plyr)
# create some data
set.seed(123)
df1 <- data.frame(vals = rnorm(1000, 10),
y = sample(LETTERS[1:3], 1000, replace = TRUE),
z = sample(letters[1:3], 1000, replace = TRUE))
# calculate the normal theoretical quantiles per group
df2 <- ddply(.data = df1, .variables = .(y, z), function(dat){
q <- qqnorm(dat$vals, plot = FALSE)
dat$xq <- q$x
dat
}
)
# plot the sample values against the theoretical quantiles
ggplot(data = df2, aes(x = xq, y = vals)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
xlab("Theoretical") +
ylab("Sample") +
facet_grid(y ~ z)
关于r - ggplot2 中的 qqline 与 facets,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/19599745/
如果我根据卡方分布绘制多元数据的马哈拉诺比斯距离的多元 qqplot,我希望伴随的 qqline 是截距 0 和斜率 1 的直线。但是如果我运行以下代码: scores<-matrix(rnorm(1
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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)
我想检查我的模型(标准化)残差是否服从正态分布。 model <- lm(ratiopermonth ~ Greenspace, data = mydata) qqline(rstandard(mod
我有一个包含 1000 多个点的数据集的 qqnorm 图。我想一次在两个分位数之间画一条线(比如 30% 和 70%),就像 qqline 在 25% 和 75% 之间做的那样,但可以自由选择要使用
我是一名优秀的程序员,十分优秀!