R语言绘制QQ图代码

可以使用以下代码在R语言中绘制QQ图:

使用ggpubr包:
library(ggpubr)
x <- rnorm(250 , mean=10 , sd=1)
ggqqplot(x,shape=21,fill="white",colour="black", add = "none", ggtheme = ggplot2::theme_grey())

使用ggplot2包:
library(ggplot2)
df <-data.frame(x=rnorm(250 , mean=10 , sd=1))
ggplot(df, aes(sample = x)) +
geom_qq()

以上是使用ggpubr包和ggplot2包分别绘制QQ图的代码。你可以根据自己的需求选择使用其中的任意一个。

相关问题

r语言绘制正态QQ 图

好的，下面是使用 R 语言绘制正态 QQ 图的步骤：

1. 首先，需要安装并加载 qqplot2 库，可以使用以下代码进行安装和加载：

install.packages("qqplot2")
library(qqplot2)

2. 接着，需要准备数据。假设我们要绘制的是一个样本数据的正态 QQ 图，可以使用以下代码生成一个样本数据：

set.seed(123)
sample_data <- rnorm(100)

3. 使用 qnorm 函数计算出样本数据的标准正态分布的理论分位数，并将其作为 x 坐标，将样本数据排序后作为 y 坐标。然后使用 geom_point 函数绘制散点图，并使用 geom_abline 函数绘制一条斜率为 1 的对角线，如下所示：

q <- qnorm((1:length(sample_data))/(length(sample_data)+1))
qqplot <- data.frame(x=q, y=sort(sample_data))
ggplot(qqplot, aes(x=x, y=y)) +
  geom_point() +
  geom_abline(slope=1, intercept=0, color="red")

4. 最后，可以使用一些 ggplot2 函数调整图像的外观，如修改坐标轴标签、添加标题等。下面是一个完整的绘制正态 QQ 图的示例代码：

set.seed(123)
sample_data <- rnorm(100)

q <- qnorm((1:length(sample_data))/(length(sample_data)+1))
qqplot <- data.frame(x=q, y=sort(sample_data))
ggplot(qqplot, aes(x=x, y=y)) +
  geom_point() +
  geom_abline(slope=1, intercept=0, color="red") +
  labs(x="Theoretical Quantiles", y="Sample Quantiles", title="Normal QQ Plot")

运行以上代码，即可得到一个正态 QQ 图。

我有一组10000人的住院费用数据，想用R语言绘制QQ图判断其分布，给出代码并给图片润色

在R语言中，你可以使用`qqnorm()`函数来创建Q-Q（Quantile-Quantile）图，这是一种用于比较两个分布是否一致的统计图形。首先，你需要安装并加载必要的包，如`ggplot2`用于更美观的图表展示，以及`readr`来读取CSV文件。如果你的数据存储在一个名为`hospital_costs.csv`的CSV文件中，以下是基本步骤：

# 安装需要的包（如果尚未安装）
install.packages(c("ggplot2", "readr"))
library(ggplot2)
library(readr)

# 读取数据
data <- read_csv("hospital_costs.csv")

# 检查是否有缺失值
summary(data$cost) # 确认费用列无缺失

# 创建QQ图
qq_plot <- ggplot(data, aes(sample = cost)) +
  geom_qq() +   # 绘制QQ线
  stat_qq_line(lwd = 2, color = "red") +   # 添加参考线
  theme_minimal() +   # 使用简约主题
  labs(x = "理论分位数", y = "样本分位数", title = "住院费用Q-Q图") +   # 设置标题和轴标签
  coord_equal()   # 保持比例

# 显示图表
print(qq_plot)

这个代码将生成一个Q-Q图，其中横坐标是理论分位数，纵坐标是样本分位数。如果数据符合正态分布，点应该大致沿着一条直线。