R语言表格数据绘制QQ图

好的，可以使用 R 语言中的 qqplot() 函数来绘制 QQ 图。先将需要绘制 QQ 图的数据存入一个向量中，然后使用 qqplot() 函数进行绘制。例如：

# 创建一个包含正态分布随机数的向量
x <- rnorm(100)

# 绘制 QQ 图
qqplot(x)

这样就可以得到一个基本的 QQ 图。你还可以通过调整 qqplot() 函数的参数以及添加其他元素来进一步美化图表。

相关问题

r语言绘制cox回归表

在R语言中，可以使用survival包中的coxph函数来进行Cox回归分析，并使用summary函数来提取回归结果。下面是一个绘制Cox回归表的示例代码：

# 导入survival包
library(survival)

# 进行Cox回归分析
cox_model <- coxph(Surv(time, status==0) ~ Age + T.stage + LNM + ER + HER2 + G, data = pbc)

# 提取回归结果
cox_summary <- summary(cox_model)

# 提取变量、HR、95%CI
variables <- rownames(cox_summary$conf.int)
HR <- exp(cox_summary$coefficients\[, "exp(coef)"\])
CI_lower <- exp(cox_summary$conf.int\[, "lower .95"\])
CI_upper <- exp(cox_summary$conf.int\[, "upper .95"\])

# 创建结果表格
result <- data.frame(variables, HR, CI_lower, CI_upper)

这段代码将会根据给定的数据集pbc和变量Age、T.stage、LNM、ER、HER2、G进行Cox回归分析，并提取出变量的估计风险比(HR)和95%置信区间(CI)。最后，将结果存储在一个名为result的数据框中。

请注意，这只是一个示例代码，具体的绘制方式可能会根据你的需求和数据的特点而有所不同。你可以根据自己的需要对代码进行修改和调整。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [R语言绘制复杂抽样设计数据cox回归生存曲线(Kaplan-Meier)](https://blog.csdn.net/dege857/article/details/128271525)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [R语言：多因素Cox回归森林图 (基于forestplot包) 森林图 cox可视化](https://blog.csdn.net/qq_52813185/article/details/127337398)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]