qqnorm()
R 函数产生一个正常的 QQ 图并添加qqline()
一条穿过第一和第三四分位数的线。这条线的起源是什么?检查正常性有帮助吗?这不是经典线(对角线可能在线性缩放之后)。
这是一个例子。首先我将经验分布函数与理论分布函数进行比较: 现在我用线绘制 qq-plot; 这张图大致对应于前一张图的(非线性)缩放比例: 但这是带有 R qqline 的 qq 图: 最后一张图不像第一张图那样显示偏离。
qqnorm()
R 函数产生一个正常的 QQ 图并添加qqline()
一条穿过第一和第三四分位数的线。这条线的起源是什么?检查正常性有帮助吗?这不是经典线(对角线可能在线性缩放之后)。
这是一个例子。首先我将经验分布函数与理论分布函数进行比较: 现在我用线绘制 qq-plot; 这张图大致对应于前一张图的(非线性)缩放比例: 但这是带有 R qqline 的 qq 图: 最后一张图不像第一张图那样显示偏离。
正如你在图片中看到的那样,
通过获得
> y <- rnorm(2000)*4-4
> qqnorm(y); qqline(y, col = 2,lwd=2,lty=2)
对角线没有意义,因为第一个轴是根据 a 的理论分位数缩放的分配。我认为,与使用经验均值和方差相比,使用第一四分位数和第三四分位数设置线为估计正态分布的参数提供了一种稳健的方法。偏离线(尾部除外)表明缺乏正常性。