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r - qqplot 不会作图。将数据帧转换为向量时出错

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-05 04:29:01 28 4
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data = read.csv("HeatofCombustion.csv", header=T) 
attach(data)
library(lattice)
x = data[ , "Qc"]
qqplot(x=qexp(x), y=data, main="Exponential Q-Q Plot",
xlab="Theoretical Quantiles", ylab= "Your Data Quantiles")

错误:

Error in `[.data.frame`(x, order(x, na.last = na.last, decreasing = decreasing)) : 
undefined columns selected
In addition: Warning messages:
1: In qexp(x) : NaNs produced
2: In xtfrm.data.frame(x) : cannot xtfrm data frames

为什么会这样?我以为我已经使用 x = data[ , "Qc"] 将数据帧转换为向量我正在尝试在 R 中绘制指数 Q-Q 图。非常感谢。

数据 View : Image of the data Qc, E02 and Fuel Mass ratio

变量Qc(热容量)的实际数据:

Qc = c(17.39, 6.68, 23.31, 47.74, 
19.53, 45.8, 26.75, 26.86, 29.62, 28.39, 34.21, 43.65, 24.13,
31.37, 25.42, 27.91, 30.9, 31.07, 38.35, 29.18, 26.45, 25.27,
26.92, 24.97, 39.84, 29.38, 31.53, 31.06, 18.71, 29.92, 32.5,
31.07, 31.48, 31.23, 31.15, 31.65, 26.03, 28.61, 30.65, 34.39,
30.28, 30.63, 34.89, 26.5, 29.59, 29.06, 26.54, 25.92, 33.64)

最佳答案

这个功能可能有点太花哨了,但应该可以做你想做的。 (qfun.args/do.call 废话是允许你为目标分布包含额外的形状参数,这在这里似乎不是必需的——因为Q-Q 图的评估方式、比例和位置参数的变化不会对其外观产生太大影响。)

它基本上只是封装和概括 ?qqplot 中显示的卡方示例 ... 生成 x 变量,您使用 ppoints() 生成一个一组适当的等距分位数点,然后使用目标分布的分位数 (q*) 函数将其转换为理论分位数。

qfun <- function(y, qfun = qnorm, qfun.args = NULL, ...) {
n <- length(y)
qqplot(do.call(qfun,
c(list(ppoints(n)), qfun.args)),
xlab = "",
y, ...)
qqline(y,
distribution = function(p) do.call(qfun, c(list(p), qfun.args)),
probs = c(0.1, 0.6), col = 2)
}

尝试一下:

qfun(Qc, main = "Gaussian")
qfun(Qc, qexp, main = "Exponential")

library(VGAM)
qfun(Qc, qgumbel, main = "Gumbel")

enter image description here

关于r - qqplot 不会作图。将数据帧转换为向量时出错,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/72449980/

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