在 R 编程中绘制分位数-分位数图 – qqline()函数

分位数-分位数图（Quantile-Quantile Plot，简称 QQ 图）是一种用于检验一个数据集是否来自某个指定的分布的方法。它在实际数据分析和科学研究中广泛应用。在 R 编程中，我们可以使用 qqplot() 函数和 qqline() 函数绘制 QQ 图。

绘制 QQ 图

我们可以使用 qqplot() 函数绘制 QQ 图。该函数接收两个参数：要绘制的变量（数据向量）和期望分布。下面是一个简单的例子：

# 使用 qqplot() 绘制 QQ 图
set.seed(123)
data <- rnorm(100)
qqplot(data, pnorm, main="Normal QQ-plot")

该代码将绘制一个标准正态分布的 QQ 图：

在这个 QQ 图中，点图中的每个点表示 data 向量中相应分位数的值。x 轴表示预期的分位数，y 轴表示实际的分位数。在分布符合正态分布的情况下，点图应该沿着一条近似的直线分布。如果点图偏离这条直线，说明该数据集不能完全符合正态分布。

添加对角线

我们可以使用 qqline() 函数在 QQ 图中添加对角线，从而更加清晰地指示数据是否符合期望的分布。下面是一个例子：

# 使用 qqplot() 和 qqline() 绘制带有对角线的 QQ 图
set.seed(123)
data <- rnorm(100)
qqplot(data, pnorm, main="Normal QQ-plot with Diagonal line")
qqline(data, col = 2)

在这个例子中，我们添加了 qqline(data, col = 2) 代码行来在 QQ 图中添加了红色的对角线。这样，数据偏离预期分布的位置更加容易分辨。

总结

在 R 编程中，我们可以使用 qqplot() 和 qqline() 函数绘制 QQ 图来检验一个数据集是否符合某个期望的分布。通过对 QQ 图的解读，可以快速评估数据是否符合期望的分布。