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一文搞懂Q-Q plot图的含义

Q-Q plot是关联分析结果可视化的一种经典方案，这里的Q代表quantile, 分位数的意思，关联分析的Q-Q plot示意如下 ? x轴代表期望p值，y轴代表实际p值。...在解释这张图的含义之前，有必要先来了解下什么是分位数。 分位数，也称之为分位点，最常见的有中位数，四分位数等。以中位数为例，将数据集从小到大排列后，50%区域对应的点就是中位数。...要判断一个数据的理论分布，最直观的方式是绘制实际数据的密度分布图，GWAS中p值分布的密度直方图如下 ? ? 在上图中，每个bin内的密度基本是一样的，是典型的均匀分布的特征。...将实际数据的密度分布图和各种理论分布的密度分布图进行比较，可以快速确定候选的理论分布。从峰型的比较来看，也只有均匀分分布和该数据的分布接近。...用qqman中的数据集展示Q-Q plot绘制的方法，代码如下 ? 输出结果如下 ? Q-Q pot绘制非常简单，三句代码就可以搞定。

10.1K50

qqboxplot--实现Q-Q plot和箱型图的整合！

导语 GUIDE ╲ qqboxplot作为ggplot的扩展，可以实现q-q箱线图的绘制。 背景介绍 箱形图（Box-plot）又称为盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。...是通过比较两个概率分布的分位数对这两个概率分布进行比较的概率图方法。...今天小编给大家介绍的qqboxplot，正是整合了这两类图形，将Q-Q plot的尾部信息合并到传统箱线图中，并显示尾部的置信区间，qqboxplot对于大型数据集具有更高的可靠性。...R包安装 BiocManager::install("qqboxplot") library(qqboxplot) 可视化介绍 01 比较箱线图、q-q图和 q-q箱线图 使用来自一名自闭症患者和一名对照患者的随机基因样本...Q-Q图的结合上做了非常好的尝试，作为ggplot的扩展包，内部的函数也是大家比较熟悉的一些，上手还是非常快的！

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如何知道一个变量的分布是否为高斯分布?

需要注意的是，直方图可能会产生误导（具体可参考我们以前的文章）。 方法二:密度图(KDE图) 密度图是绘制变量分布的另一种方法。它们与直方图类似，但与直方图相比，它们能更清楚地显示变量的分布情况。...现在我可以看到变量0和1比在直方图中显示的更高斯化。变量2和3看起来也有点接近高斯分布，除了两个峰值。 方法三:Q-Q图 Q-Q图根据指定的分布绘制数据。在这种情况下，指定的分布将是“norm”。...从上面的Q-Q图可以看出，变量0和1紧密地跟随红线(正态/高斯分布)。而变量2和3在一些地方远离红线，这使它们远离了高斯分布。Q-Q图比直方图和密度图更可靠。...方法五：Kolmogorov-Smirnov检验 Kolmogorov-Smirnov检验是一项拟合优度的统计检验。此测试比较两个分布（在这种情况下，两个分布之一是高斯分布）。...以上结果表明，没有变量具有高斯分布。Kolmogorov-Smirnov检验期望输入变量具有理想的正态分布。 方法六：D’Agostino和Pearson的法 此方法使用偏度和峰度测试正态性。

1.6K10

如何绘制qq图_python画图

Q-Q图主要可以用来回答这些问题： 两组数据是否来自同一分布 PS：当然也可以用KS检验，利用python中scipy.stats.ks_2samp函数可以获得差值KS statistic和P值从而实现判断...两组数据的尺度范围是否一致 两组数据是否有类似的分布形状 前面两个问题可以用样本数据集在Q-Q图上的点与参考线的距离判断；而后者则是用点的拟合线的斜率判断。 用Q-Q图来分析分布的好处都有啥？...(谁说对了就给他) 两组数据集的大小可以不同 可以回答上面的后两个问题，这是更深入的数据分布层面的信息。 那么，Q-Q图要怎么画呢？ 将其中一组数据作为参考，另一组数据作为样本。...样本数据每个值在样本数据集中的百分位数(percentile)作为其在Q-Q图上的横坐标值，而该值放到参考数据集中时的百分位数作为其在Q-Q图上的纵坐标。一般我们会在Q-Q图上做一条45度的参考线。...类可以用来拟合样本点的回归曲线 from scipy.stats import percentileofscore from sklearn.linear_model import LinearRegression

1.3K10

R语言广义相加（加性）模型（GAMs）与光滑函数可视化

我们想通过使用样条来逼近协变量和因变量之间的真实关系来尝试拟合这些关系。...smooth(mod, "x1") 诊断图 由check()产生的诊断图 check(mod) 结果是一个包含四个诊断图的数组，包括模型残差的Q-Q图（左上）和直方图（左下），残差与线性预测器的图（...右上），以及观察值与拟合值的图。...这四张图中的每一张都是通过用户可访问的函数生成的，函数实现了一个特定的图。例如，qqplot(mod)产生上图左上方的Q-Q图。...qqplot(mod) qqplot(mod)的结果是一个残差的Q-Q图，其中的参考量值是通过模拟拟合模型的数据而得到。 还可以处理目前可用的许多更专业的光滑_函数_。例如，二维光滑_函数_。

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正态性检验

01.描述统计方法 描述统计就是用描述的数字或图表来判断数据是否符合正态分布。常用的方法有Q-Q图、P-P图、直方图、茎叶图。...1.1 Q-Q图 此Q-Q非用于聊天的QQ，Q是quantile的缩写，即分位数。分位数就是将数据从小到大排序，然后切成100份，看不同位置处的值。比如中位数，就是中间位置的值。...Q-Q图的x轴为分位数，y轴为分位数对应的样本值。x-y是散点图的形式，通过散点图可以拟合出一条直线，如果这条直线是从左下角到右上角的一条直线，则可以判断数据符合正态分布，否则则不可以。 ?...可以把Q-Q图中的y轴理解成正态分布中的x轴，如果拟合出来的直线是45度，可以保证中位数两边的数值分布是一样的，即正态分布中基于中位数左右对称。...plt.show() 与Q-Q图类似的是P-P图，两者的区别是前者的y轴是具体的分位数对应的样本值，而后者是累计概率。

1.9K20

如何判断数据背离正态分布？

Q-Q图上，如果数据和基线之间几乎吻合 B. Kolmogrov-Smirnov正态检验中的统计量所对应的p值小于0.05 C.对数据直方图做光滑后没有发现数据有很大的发散趋势 D....拟合优度检验，统计量的值偏小 解析：答案B A. Q-Q图上，如果数据和基线之间几乎吻合；【错。正态qq图数据和基线之间几乎吻合说明数据接近正态分布】 B....Kolmogrov-Smirnov正态检验中的统计量所对应的p值小于0.05；【对。...ks正态检验原假设是两个数据分布一致或者数据符合正态分布，p值小于0.05拒绝原假设】 C.对数据直方图做光滑后没有发现数据有很大的发散趋势；【错。发散趋势不能决定分布形态】 D....拟合优度检验，统计量的值偏小。【错。拟合优度检验可以检验分布是否正态，原假设为观测服从给定概率值的多项分布，统计量的值偏小不拒绝原假设】 扩展：正态分布判断方法 ? ? ? ? ?

1.2K50

【V课堂】R语言十八讲(十)–OLS回归

前提假设:待预测的变量y与自变量x具有线性关系,固定x则对应的y服从正太分布,每一y的值其分布的方差相同 那么,由此我们可以根据训练数据找到一条直线,它近似的表达了x与y的函数关系,其形式如同:y=ax...+b,当然,由此式子计算出的y值,我们称之为理论值,它和y的实际观测值有一定的误差,我们把这个误差之和求出来,使之达到最小的情况下,对应的那个函数式子就是我们拟合的线性回归函数 3.操作 模型拟合: 查看模型结果...这四幅图分别是 1.残差拟合图(左上) 2.QQ图(右上) 3.位置比例图(左下) 4.残差杠杆图(右下) 正态性 : 当预测变量值固定时，因变量成正态分布...正态Q-Q图（Normal Q-Q，右上）是在正态分布对应的值下，标准化残差的概率图。若满足正态假设，那么图上的点应该落在呈45度角的直线上；若不是如此，那么就违反了正态性的假设。...在“残差图与拟合图”（Residuals vs Fitted，左上）中可以清楚的看到一个曲线关系，这暗示着你可能需要对回归模型加上一个二次项。

1.2K60

R in action读书笔记（9）-第八章：回归 -回归诊断

正态Q-Q图(Normal Q-Q，右上)是在正态分布对应的值下，标准化残差的概率图。若满足正态假设，那么图上的点应该落在呈45度角的直线上;若不是如此，那么就违反了正态性的假设。...假若你发现数据是从一个家庭抽样得来的，那么可能必须要调整模型独立性的假设。 口线性若因变量与自变量线性相关，那么残差值与预测(拟合)值就没有任何系统关联。...在“残差图与拟合图”( Residuals vs Fitted，左上)中可以清楚的看到一个曲线关系，这暗示着你可能需要对回归模型加上一个二次项。...口同方差性若满足不变方差假设，那么在位置尺度图(Scale-Location Graph，左下)中，水平线周围的点应该随机分布。该图似乎满足此假设。...8.3.2改进的方法 qqPlot() 分位数比较图 durbinWatsonTest()对误差自相关性做Durbin-Watson检验 crPlots()成分与残差图 ncvTest()对非恒定的误差方差做得分检验

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【数据分析 R语言实战】学习笔记 第九章（上）一元线性回归分析

从图中可以观察到，年龄与身高基本在一条直线附近，可以认为两者具有线性关系 > lm.reg=lm(height~age) > summary(lm.reg) Call: lm(formula = height...残差图( Residuals vs Fitted )：横坐标为拟合值Y，纵坐标为残差。从散点图中可以看出，数据点基本均匀地分布在横轴y=0两侧时，第3个点残差很大。...正态分位图(Normal Q-Q )：Q-Q图中点的分布集中在y=x这条直线上时，说明残差是服从正态分布的。...位置-尺度图(Scale-Location)：纵坐标为标准化残差的平方根，残差越大，点的位置越高。...曲式距离图(或称为残差杠杆图,Residuals vs Leverage )：图中的曲式距离( Cook's distanceplot)表示每一个数据点对回归线的影响力，第3个点的值较大，表示当删除该数据点时

3.5K50

【时序预测】一文梳理时间序列预测——ARMA模型

时域分析法 主要思想是事件的发展通常有一定的惯性，用统计学语言来说就是序列值之间存在一定的相关关系，而这种相关关系具有某种统计规律性，可以利用拟合法构建数学模型来描述时间序列。...纯随机性时间序列是独立同分布、均值为0、协方差为0，满足以下三个性质： image.png 随机性的检验 1、图检验法 根据纯随机性序列的均值为0、协方差为0的性质，可以观察时序图是否满足均值为零、具有高度纯随机性的条件...image.png QQ图：若残差满足正态性假设，残差序列为正态白噪声过程或高斯白噪声过程。残差序列的Q-Q图近似为过原点的一条直线，则残差服从正态分布且均值为零。...image.png image.png PP图检验 Q-Q图的结果与P-P图非常相似，只是P-P图是用分布的累计比，而Q-Q图用的是分布的分位数来做检验。...因此，模型的显著性检验即为残差序列的随机性检验（白噪声检验），可采用观察残差序列时序图、残差序列Q-Q图、残差序列自相关函数图、以及Box-Ljung检验等方法检验。

15.2K73

NeurIPS22 | 具有自适应读出的图神经网络

在许多涉及图神经网络的学习任务中，通过读出函数将节点特征有效地聚合为图级表示是必不可少的一步。通常，读出是简单且非自适应的函数，其设计使得得到的假设空间是排列不变的。...先前对深度集的研究表明，这样的读出可能需要复杂的节点嵌入，通过标准的邻域聚合方案很难学习。基于此，我们研究了神经网络给出的自适应读出的潜力，这些神经网络不一定会产生排列不变的假设空间。...我们认为，在一些问题中，如分子通常以规范形式呈现的结合亲和性预测，可能会放松对假设空间排列不变性的约束，并通过使用自适应读取函数学习更有效的亲和性模型。...我们的经验结果证明了神经读出在跨越不同领域和图特征的40多个数据集上的有效性。此外，我们观察到相对于邻域聚合迭代次数和不同的卷积运算符，相对于标准读数(即和、最大值和平均值)有一致的改进。

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单变量图的类型与直方图绘图基础

3.Q-Q 图（Quantile- Quantile plot，又称分位图） Q-Q 图的本质是概率图，其作用是检验数据分布是否服从某一个分布。...Q-Q 图检验数据分布的关键是通过绘制分位数来进行概率分布比较。首先选好区间长度，Q-Q 图上的点 (x, y) 对应第一个分布（X 轴）的分位数和第二个分布（Y 轴）相同的分位数。...例如，对于正太分布的 Q-Q 图，就是以标准正太分布的分位数作为横坐标，样本数据值为纵坐标的散点图。...而想要使用 Q-Q 图对某一样本数据进行正态分布的鉴别时，只需观察 Q-Q 图上的点是否近似在一条直线附近，且该条直线的斜率为标准差，截距为均值。...在一般的学术研究中，使用直方图或密度图观察数据分布的频次要远高于 Q-Q 图。

35830

R-正太分布，检验

判断一样本所代表的背景总体与理论正态分布是否没有显著差异的检验。...方法一 概率密度曲线比较法 看样本与正太分布概率密度曲线的拟合程度，R代码如下： #画样本概率密度图 s <- rnorm(100) #产生样本 d <- density(s) plot(d, col...="green", ylim=c(0, 0.5)) #添加正太分布概率密度图 s2 <- seq(from=-4, to=4, length.out=100) lines(s2, norm_expression...方法二 正太Q-Q图法 使用Q-Q图来判断数据是否服从正太分布，R代码如下： s <- rnorm(100) #产生样本 qqnorm(s) qqline(s) 画图结果如下，可见数据分布集中在对角线上...方法三 经验法则 约68.3%数值分布在距离平均值有1个标准差之内的范围，约95.4%数值分布在距离平均值有2个标准差之内的范围，以及约99.7%数值分布在距离平均值有3个标准差之内的范围。

1.2K70

R语言绘制正太分布图，并进行正太分布检验

正态分布 判断一样本所代表的背景总体与理论正态分布是否没有显著差异的检验。...方法一 概率密度曲线比较法 看样本与正太分布概率密度曲线的拟合程度，R代码如下： #画样本概率密度图 s <- rnorm(100) #产生样本 d <- density(s) plot(d, col...="green", ylim=c(0, 0.5)) #添加正太分布概率密度图 s2 <- seq(from=-4, to=4, length.out=100) lines(s2, norm_expression...方法二 正太Q-Q图法 使用Q-Q图来判断数据是否服从正太分布，R代码如下： s <- rnorm(100) #产生样本 qqnorm(s) qqline(s) 画图结果如下，可见数据分布集中在对角线上...方法三 经验法则 约68.3%数值分布在距离平均值有1个标准差之内的范围，约95.4%数值分布在距离平均值有2个标准差之内的范围，以及约99.7%数值分布在距离平均值有3个标准差之内的范围。

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