Quantile Plots을 사용하여 R-Dummies에서 데이터 정규성을 확인하는 방법

히스토그램은 뷰어의 해석에 많은 영향을줍니다. 데이터가 정상적으로 분배되었는지 여부를 알기 위해 R에서 더 나은 그래픽 방식은 소위 quantile-quantile (QQ) 플롯을 보는 것입니다.

이 기술을 사용하면 quantiles를 서로 대치 할 수 있습니다. 예를 들어 두 샘플을 비교할 경우, 두 샘플의 quantile을 단순히 비교할 수 있습니다. 또는 R을 조금 다르게 표현하기 위해 R은 QQ 플롯을 구성하기 위해 다음을 수행합니다.

• 두 샘플의 데이터를 정렬합니다.

• 이 정렬 된 값을 서로 대입합니다. 두 샘플 모두 동일한 수의 값을 포함하지 않으면 R은 가장 작은 샘플에 대해 보간법으로 여분의 값을 계산하여 같은 크기의 두 샘플을 만듭니다.

두 데이터 샘플을 비교하는 방법

물론, 모든 것을 혼자 수행 할 필요는 없습니다. 간단히 qqplot () 함수를 사용하면됩니다. 따라서 활동 중과 휴식 중 온도가 동등하게 분포하는지 확인하려면 다음을 수행하십시오.

qqplot (beaver2 $ temp [beaver2 $ activ == 1], + beaver2 $ temp [beaver2 $ activ == 0])

이것은 주문한 값이 그려지는 플롯을 만든다. 서로 대립한다.

대괄호 사이에는 논리 벡터를 사용하여 원하는 경우를 선택할 수 있습니다. 여기서 첫 번째 샘플에 대해 변수 activ가 1 인 모든 경우와 두 번째 샘플에 대해 변수가 0 인 모든 경우를 선택합니다.

이 방법으로 QQ 음모를 만들기 위해 R에는 특별한 qqnorm () 함수가 있습니다. 이름에서 알 수 있듯이이 함수는 정규 분포에 대해 샘플을 플롯합니다. 첫 번째 인수로 플롯하려는 샘플을 제공하고 원하는 그래픽 매개 변수를 추가하기 만하면됩니다. 그런 다음 R은

표준

정규 분포 또는 평균이 0이고 표준 편차가 1 인 정규 분포에서 오는 값을 갖는 샘플을 생성합니다. 이 두 번째 샘플에서 R은 앞서 설명한대로 QQ 플롯을 만듭니다.

R에는 qqline () 함수가 있습니다.이 함수는 일반 QQ 플롯에 선을 추가합니다. 이 라인은 정규성과 명확한 편차가 있는지 여부를 평가하는 것이 훨씬 쉽습니다. 모든 점이 선에 가깝게 가까워 질수록 샘플의 분포가 정규 분포에 가까워집니다. qqline () 함수는 샘플을 인수로 취합니다.

이제 비버의 활성 및 비활성 기간 동안 온도에 대해이 작업을 수행하려고합니다. qqnorm () 함수를 두 번 사용하여 두 플롯을 모두 작성할 수 있습니다. 비활성 기간의 경우 다음 코드를 사용할 수 있습니다. qqnorm (beaver2 $ temp [beaver2 $ activ == 0], main = "비활성")> qqline (beaver2 $ temp [beaver2 $ activ == 0]) 값을 0으로 변경하여 활성 기간 동안 동일한 작업을 수행 할 수 있습니다.