正态分布原理QQ图的制作原理是什么，要详细

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2016-11-16 13:14 标签： 正态分布qq图
数据正态性检验画图的4种方法_基迪奥生物-爱微帮
&& &&& 数据正态性检验画图的4种方法
由于有人问如何使用R进行数据正态性检验，所以周老师干脆写个主题帖解释一下。如果恰好解决了你的问题，请读完后给个好评哟~正态性检验，是很多数据分析前要做的准备性工作。例如，你有组数量性状的表型值，你想先判断其是否符合正态分布，再开展后续的数据分析。最简单的检验方法正态性检验，最简单的方法是使用R语言的shapiro.test命令。如果P value & 5%，则说明数据分布近似正态分布。图形化的比较当然，你还期望有图形化的比较，以便在文章中展示。那么有4种画法。功能和原理：检验样本的概率分布是否服从某种理论分布。PP概率图的原理是检验实际累积概率分布与理论累积概率分布是否吻合，若吻合，则散点应围绕在一条直线周围，或者实际概率与理论概率之差分布在对称于以0为水平轴的带内。QQ概率图的原理是检验实际分位数与理论分位数之差分布是否吻合，若吻合，则散点应围绕在一条直线周围，或者实际分位数与理论分位数之差分布在对称于以0为水平轴的带内。QQ概率图以样本的分位数为横轴，以指定理论分布的分位数为纵轴绘制散点图。图形表示，数据与正态性略有差异，特别是中部区域。看图直接看和正态密度函数的差异度。这张图在数量性状的文章里最常出现。使用p value画图，常用于比较GWAS分析结果中，观测的P value和理论p value间的差异，代码大概如下：#结果如下4种图形化展示方式不知道你心水哪种呢？可以都拿走噢~哈哈~明天见~
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qqplot原理及程序
&&今天终于明白QQ plot怎么做了，哈哈以QQ plot for normal data为例QQplot的横坐标是theoretical quantilies，纵坐标是sample quantiliessample quantilies是你的样本原始的数据，我想也可以标准化之后再用，theoretical quantilies我一直没搞明白如何计算，看过这个网站（/2/advanced_graphs/q-q_plots.html）后我终于明白了。假设你有100个数据，那么每个数据都看做一个分为点，sample quantilies就是100个数据本身（1%的分为点就是100个数中最小的那个数，2%的分为点就是100个数中第二小的那个数，依次类推），theoretical quantilies是什么呢？他是标准正态分布的分位数100个数取哪些分为点呢？具体的计算方法是这样的，(1:100-0.5)/100 你可以得到0.005 0.015 0.025 ...0.995，然后分别计算在0.005 0.015 0.025 ...0.995的面积下（也就是0.005 0.015 0.025 ...0.995的概率下）标准正态分布的分位数是什么。这样你就得到了theoretical quantilies。在R中关于qqplot的函数有qqplot和qqnorm，你可以自己验证看看我说的对不对。作图的过程就很简单了x&-rnorm(100,10)plot(qnorm((1:100-0.5)/100),sort(x),col=2)可以比较一下qqnorm(x)多谢，困扰了多年的问题终于解决了。我试了一下果然可以。可以自己写一个R的qqnorm程序。my.qqplot &- function(x){op &- par(mfrow = c(1, 1))n &- seq(1, length(x))qqnorm(x)xais &- qnorm((n - (.5*length(x)) /length(x))/ length(x))cbind(xais, x)par(mfrow = c(2, 1))qqnorm(x)plot(sort(x) ~ xais, main = 'my qqplot')par(op)}x &- rnorm(30, mean = 20, s = 50)my.qqplot(x)转载：.cn/s/blog_4arf5.html
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TA的最新馆藏[转]&[转]&[转]&君，已阅读到文档的结尾了呢~~
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正态性检验的图示方法及其应用
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