R语言怎么利用ggplot2绘制QQ图和箱线图

R语言怎么利用ggplot2绘制QQ图和箱线图

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绘制qq图

在ggplot2中绘制qq图需要两步，geom_qq()将绘制样本分位点，geom_qq_line()将绘制标准正态线

函数介绍

geom_qq()

geom_qq(    mapping = NULL,    data = NULL,    geom = "point",    position = "identity",    ...,    distribution = stats::qnorm,    dparams = list(),    na.rm = FALSE,    show.legend = NA,    inherit.aes = TRUE  )

geom_qq_line(    mapping = NULL,    data = NULL,    geom = "path",    position = "identity",    ...,    distribution = stats::qnorm,    dparams = list(),    line.p = c(0.25, 0.75),    fullrange = FALSE,    na.rm = FALSE,    show.legend = NA,    inherit.aes = TRUE  )

参数介绍

**aes()**中的映射参数必须包含sample，可选参数有group,x,y distribution

Distribution function to use, if x not specified
dparams Additional parameters passed on to distribution function.
line.p Vector of quantiles to use when fitting the Q-Q line, defaults defaults to c(.25, .75).
fullrange Should the q-q line span the full range of the plot, or just the data

注意事项

**aes()**中的映射参数必须包含sample

例子

Using to explore the distribution of a variable

ggplot(mtcars, aes(sample = mpg)) +    stat_qq() +    stat_qq_line()  ggplot(mtcars, aes(sample = mpg, colour = factor(cyl))) +    stat_qq() +    stat_qq_line()

绘制boxplot

函数介绍

geom_boxplot(    mapping = NULL,    data = NULL,    stat = "boxplot",    position = "dodge2",    ...,    outlier.colour = NULL,    outlier.color = NULL,    outlier.fill = NULL,    outlier.shape = 19,    outlier.size = 1.5,    outlier.stroke = 0.5,    outlier.alpha = NULL,    notch = FALSE,    notchwidth = 0.5,    varwidth = FALSE,    na.rm = FALSE,    orientation = NA,    show.legend = NA,    inherit.aes = TRUE  )

参数介绍

aes()可接收的参数有：

• x or y， 利用x将会是横向箱线图，y的是纵向

• lower or xlower

• upper or xupper

• middle or xmiddle

• ymin or xmin

• ymax or xmax

• alpha

• colour

• fill

• group

• linetype

• shape

• size

• weight

notch If FALSE (default) make a standard box plot. If TRUE, make a notched box plot. Notches are used to compare groups; if the notches
of two boxes do not overlap, this suggests that the medians are
significantly different.
notchwidth For a notched box plot, width of the notch relative to the body (defaults to notchwidth = 0.5).
varwidth If FALSE (default) make a standard box plot. If TRUE, boxes are drawn with widths proportional to the square-roots of the
number of observations in the groups (possibly weighted, using the
weight aesthetic).

例子

p <- ggplot(mpg, aes(x=class, y=hwy))  p + geom_boxplot()

ggplot(mpg, aes(x=hwy, y=class)) + geom_boxplot()

p <- ggplot(mpg, aes(x=class, y=hwy))  p + geom_boxplot(notch = TRUE,varwidth = TRUE,fill = "white", colour = "#3366FF")

ggplot(diamonds, aes(carat, price)) +    geom_boxplot(aes(group = cut_width(carat, 0.25)))

p <- ggplot(mpg, aes(x=class, y=hwy))  p + geom_boxplot(outlier.shape = NA) + geom_jitter(width = 0.2)

利用分位点绘制箱线图

y <- rnorm(100)  df <- data.frame(    x = 1,    y0 = min(y),    y25 = quantile(y, 0.25),    y50 = median(y),    y75 = quantile(y, 0.75),    y100 = max(y)  )  ggplot(df, aes(x)) +    geom_boxplot(      aes(ymin = y0, lower = y25, middle = y50, upper = y75, ymax = y100),      stat = "identity"    )

将QQ图和箱线图进行融合

函数介绍

该函数是来自于qqboxplot包，因此使用前需要安装

geom_qqboxplot(    mapping = NULL,    data = NULL,    stat = "qqboxplot",    position = "dodge2",    ...,    outlier.colour = NULL,    outlier.color = NULL,    outlier.fill = NULL,    outlier.shape = 19,    outlier.size = 1.5,    outlier.stroke = 0.5,    outlier.alpha = NULL,    notch = FALSE,    notchwidth = 0.5,    varwidth = FALSE,    na.rm = FALSE,    show.legend = NA,    inherit.aes = TRUE  )

参数介绍

大部分参数和geom_qq()和geom_boxplot()中的参数含义相同

reference_dist 表示参数比较的标准分布名称，如果有参数需要有dparams

compdata 用于比较的标准样本数据，是个向量

注意事项

aes()函数中的y不可缺

例子

library(dplyr)  library(ggplot2)  library(qqboxplot)    simulated_data=tibble(y=c(rnorm(1000, mean=2), rt(1000, 16), rt(500, 4),                             rt(1000, 8), rt(1000, 32)),                        group=c(rep("normal, mean=2", 1000),                                 rep("t distribution, df=16", 1000),                                 rep("t distribution, df=4", 500),                                 rep("t distribution, df=8", 1000),                                 rep("t distribution, df=32", 1000)))  p <- ggplot2::ggplot(simulated_data, ggplot2::aes(factor(group,                                                           levels=c("normal, mean=2", "t distribution, df=32", "t distribution, df=16",                                                                    "t distribution, df=8", "t distribution, df=4")), y=y))  p + geom_qqboxplot()  p + geom_qqboxplot(reference_dist = "norm")      p + geom_qqboxplot(compdata = comparison_dataset)

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