QQ图 分位数图示法（Quantile Quantile Plot，简称 Q-Q 图） 统计学里Q-Q图（Q代表分位数）是一个概率图，用图形的方式比较两个概率分布，把他们的两个分位数放在一起比较。...图上的点（x,y）反映出其中一个第二个分布（y坐标）的分位数和与之对应的第一分布（x坐标）的相同分位数。因此，这条线是一条以分位数间隔为参数的曲线。如果两个分布相似，则该Q-Q图趋近于落在y=x线上。...从定义中可以看出Q-Q图主要用于检验数据分布的相似性，如果要利用Q-Q图来对数据进行正态分布的检验，则可以令x轴为正态分布的分位数，y轴为样本分位数，如果这两者构成的点分布在一条直线上，就证明样本数据与正态分布存在线性相关性...如果被检验的数据符合所指定的分布，则代表样本数据的点应当基本在代表理论分布的对角线上。 由于P-P图和Q-Q图的用途完全相同，只是检验方法存在差异。...要利用QQ图鉴别样本数据是否近似于正态分布,只需看QQ图上的点是否近似地在一条直线附近,而且该直线的斜率为标准差,截距为均值.
CMplot这个R包是绘制SNP密度、曼哈顿图和QQ图的一个很实用的R包， 今天分享给大家，下边具体来看看。...bin.size 设置SNP密度图中的窗口大小 bin.max bin中SNP数量的阈值，当大于阈值时染色体bin颜色为同一颜色 cex 设置绘制点的大小 pch 设置绘制点的形状，同plot...设置y轴的范围同plot中的"ylim" cex.axis 设置坐标轴字体和标签字体的大小 bin.size 设置SNP密度图中的窗口大小 cex.axis 设置坐标轴字体和标签字体的大小...（对应同一绘图中不同的plot） r 设置圈的半径大小 xlab 设置x轴标签 ylab 设置y轴标签 outward 设置点的朝向是否向外 threshold 设置阈值并添加阈值线...threshold.col 设置阈值线的颜色 threshold.lwd 设置阈值线的宽度 threshold.lty 设置阈值线的类型 amplify 设置是否放大显著的点 chr.labels
曼哈顿图优点 大数据中，即展示数据全貌，又能快速找到目标基因或OTU，同时可知目标的具体位置和分类、显著程度等信息。绝对高端大气，而且还有内涵。...数据坐标轴介绍 以GWAS研究结果为例： - X轴为染色体编号，且每个基因组SNP位点沿染色体序列排列；在16S扩增子或宏基因组中则为OTU按Taxonomy某一级别排序。...- 图中水平线一般为设定的不同显著性水平阈值，方便读出每个点的显著性水平；或只添加一条显示性阈值，高于则显著。 曼哈顿图绘制工具 散点图，自然还是R语言，ggplot2可以画的非常漂亮。...1.安装并加载所需R包 > # CMplot在CRAN上可用，因此可以使用以下R代码安装它 > install.packages("CMplot") # 安装包，如果已经安装，此行可忽略。...pdf", "tiff" dpi 设置输出图片的分辨度 memo 设置输出图片文件的名字 2.默认绘图(分别绘制出SNP密度图，曼哈顿图，环形曼哈顿图和QQ图) 2.1.
戳上面蓝字“育种数据分析之放飞自我”关注我呦 使用TASSEL学习GWAS笔记（6/6）：TASSEL结果可视化：QQ plot，曼哈顿图 #2021.9.04 笔记计划分为六篇： 第一篇：读取plink...TASSEL中的可视化 TASSEL有对结果进行可视化的模块，包括qq图和曼哈顿图，但是图不方便调整。这里用TASSEL的分析结果，使用R语言进行绘制qq图和曼哈顿图。 3....(d1$p, main = "Q-Q plot of GWAS p-values : log") tiff("y1-QQ图.tiff") qq(d1$p, main = "Q-Q plot of GWAS...图.tiff") qq(d3$p, main = "Q-Q plot of GWAS p-values : log") dev.off() 将整理后的不同性状的结果保存到本地： fwrite(d1,"...(d1$p, main = "Q-Q plot of GWAS p-values : log") tiff("y1-QQ图.tiff") qq(d1$p, main = "Q-Q plot of GWAS
普通最小二乘法(OLS)和梯度下降是两种常见的算法，用于为最小平方误差总和找到正确的系数。 如何实现回归算法 目标：建立一个简单的线性回归模型，使用多年的经验来预测加薪。...描述性统计包括那些总结数据集分布的集中趋势、分散和形状的统计，不包括NaN值 df.describe() 图形单变量分析 对于单变量分析，可以使用直方图、密度图、箱线图或小提琴图，以及正态 QQ...当kind='reg'时，它显示最佳拟合线。 使用 df.corr() 检查变量之间是否存在相关性。...使用 smf 的线性回归 statsmodels.formula.api 中的预测变量必须单独枚举。该方法中，一个常量会自动添加到数据中。...到这里，我们应该知道如何从model summary表中得出重要的推论了，那么现在看看模型参数并评估我们的模型。 在本例子中 R-Squared(0.957) 接近 Adj.
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。...如果两组数据来自同一分布，那么样本数据集的点应该都落在参考线附近；反之如果距离越远，这说明这两组数据很可能来自不同的分布。
在一些科研论文绘图过程中，密度图的纵轴可以是频数（count）或密度（density）。...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。...直方图 在 Matplotlib 中，我们可使用 axes.Axes.Hist () 函数绘制直方图。...（a）中的a. 为图形序号，可根据实际情况添加。除使用上述方式绘制直方图以外，我们还可以使用 Seaborn 中的 histplot () 函数绘制，该函数在使用上更加灵活。
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。...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...element_rect(fill="white"), panel.grid = element_line(colour = "grey70")) 小编总结 qqboxplot在箱型图和...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！
Q-Q图和P-P图原理 对于一组数据是否符合某个分布，有很多种统计检验的方法，比如K-S检验，卡方检验，从图形上我们可以用Q-Q图和P-P图来检查数据是否服从某种分布。...他们可以检验的分布图包括：β分布，t分布、卡方分布、伽马分布、正态分布、均匀分布等等。 Q-Q图：一种通过画出分位数来比较两个概率分布的图形方法。...比如对于正态分布，就是以标准正态分布的分位数为横坐标，样本值为欸纵坐标的单点图，如果Q-Q图上的点近似在一条直线附近，则说名样本服从正太分布，而且该直线的斜率为标准差，截距为均值。...如果图中个点不呈直线，但有一定规律，这可以对数据进行转换，是转换后的数据更接近指定分布。P-P图和Q-Q图的用途完全相同，只是检验的方法存在差异。...通过R自带的函数画Q-Q图 > x <- rnorm(250 , mean=10 , sd=1) #Compare the numbers sampled with rnorm
在传统的假设检验过程中，我们常常假定模型的误差项是符合正态分布且同方差的。...一元正态性 判断一元数据正态性的方法有很多，一般情况下，我们可以使用Q-Q图来看一元数据的正态性，这个方法简单直观，但是不够精确。...# 评估mtcars里的mpg数据的正态性 attach(mtcars) qqnorm(mpg) # 绘制Q-Q图 qqline(mpg) # 添加参照线 ?...就Q-Q图而言，数据点集中在参照线上说明数据服从正态分布，如果数据偏离参照线很大，那这组数据就极有可能不服从正态分布。...方差的同质性 在R中，函数bartlett.test()提供了同方差性的参数检验方法，而flinger.test()则提供的是非参数检验方法。
那么今天我们就为大家介绍一下目前在R语言中流行的绘图包ggplot2。 1. ggplot2的安装：install.packages("ggplot2")。...，用竖直线来表示 geom_path 几何路径，由一组点按顺序连接 geom_point 点 geom_pointrange 一条垂直线，线的中间有一个点（与Crossbar图和箱线图相关，可以用来表示线的范围...） geom_polygon 多边形 geom_quantile 一组分位数线（来自分位数回归） geom_rect 二维的长方形 geom_ribbon 彩虹图（在连续的x值上表示y的范围，例如Tufte...stat_function 添加函数曲线 stat_hline 添加水平线 stat_identity 绘制原始数据，不进行统计变换 stat_qq 绘制Q-Q图 stat_quantile 连续的分位线...coord_map 地图投影 coord_polar 极坐标投影 coord_trans 变换笛卡儿坐标 分面函数 描述 facet_grid 将分面放置在二维网格中 facet_wrap 将一维的分面按二维排列
要利用QQ图鉴别样本数据是否近似于正态分布，只需看QQ图上的点是否近似地在一条直线附近，图形是直线说明是正态分布，而且该直线的斜率为标准差，截距为均值，用QQ图还可获得样本偏度和峰度的粗略信息。...设标准正态分布的概率密度函数为 y= f(n)，既然这些值一一对应，则有： (x-m)/std=n 即：x=n*std+m 这是一条斜率为样本标准差，截距为m的直线，就是在q-q图中代表着正态分布的直线...，对与指定分位数相对应的数据值进行配对并绘制在 QQ 图中（见下图的底图所示）。...---- 四、如何构建普通 QQ 图 普通 QQ 图用于评估两个数据集的分布的相似程度。这些图的创建和所述的正态 QQ 图的过程类似，不同之处在于第二个数据集不一定要服从正态分布，使用任何数据集均可。...正态 QQ 图和普通 QQ 图 [4] 关于统计学中q-q图为什么正态分布是一条直线(R语言绘图说明) [5] 判断数据是否服从某一分布（一） 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https
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。...在Python中可以使用如下代码来绘制Q-Q图： from scipy import stats fig = plt.figure() res = stats.probplot(x, plot=plt)...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。...在Python中我们可以使用如下代码来绘制频数分布直方图： import matplotlib.pyplot as plt plt.hist(x,bins = 10) ?
在GWAS研究中，还有一种常用的图形就是Q-Q plot,虽然它的颜值可能不如曼哈顿图， 但是它表达的信息比曼哈顿图要丰富得多, 相当于GWAS研究的质控图。...---- 1.2 Q-Q plot的原理是什么？...✅ STEP1 Q-Q plot的Y轴是SNP位点的p值(实际结果，即observed); X轴是则是均匀分布的概率值(期望值，即Expected); Note!...✅ STEP2 如果traits并非真的受SNP的影响，那么会看到GWAS的p值分布和均匀分布的结果集中在一条直线上; 如果traits真的受SNP的影响，GWAS的p值会在随X轴的增大，突然出现与均匀分布的快速分离...plot 常遇到的问题： ✅ 如何把不同的traits画在一张图上 ✅ 如果存在缺失值，怎么标记出来 我们先无中生有造几个缺失值出来，分别在trait2和trait3中。
QQ图和曼哈顿图是GWAS结果展示必备的图，今天小编教大家使用R包"CMplot"绘制这两个图。 首先准备输入文件： ?...## 安装R包 install.packages("CMplot") ## 加载R包 library("CMplot") ## 导入数据 gwas <- read.table("input.txt",sep...="\t",header=T) ## 绘制Q-Q plot CMplot(gwas,plot.type="q",conf.int=TRUE,box=FALSE,file="jpg",memo="",dpi..."Rectangular-Manhattan"为前缀的文件，可以使用threshold加数值确定红线的位置。...简单几行命令，QQ图和曼哈顿图就绘制好啦！ 参考资料： https://github.com/YinLiLin/R-CMplot
这种只要涉及到人工调整的部分，在很大程度上就会对数据的分布产生误解。为了解决这种人工调整的问题，所以就有了经验累积分布函数(ecdfs)以及q-q图来说明数据分布的问题。...不幸的是，它们比柱状图或密度图更不直观。 1. 经验累积分布函数 为了说明经验累积分布函数，我们这里使用一个学生成绩的数据集。假设班有50名学生，这些学生刚刚进行了一个测试。...这个数据的中位值(0.5的位置)是81分左右。 ? 2. qq图 如果想要确定我们的数据是否符合某一个分布，这个是有一般可以使用qq图(Quantile–quantile plot)。...与ecdfs一样，q-q图也基于对数据进行排名并可视化等级与实际值之间的关系。但是，在q-q图中，我们不直接绘制等级，而是使用它们来预测如果数据根据指定的参考分布进行分配，则给定数据点应位于何处。...最常见的是，q-q图是使用正态分布作为参考来构建的。 举一个具体的例子，假设实际数据值的平均值为10，标准差为3。然后，假设数据符合正态分布。那么在正态分布当中，第50%位数据点的值是10（平均值）。
,比较复杂,我们不必了解,只需知道,当我们用R做假设验证的时候,出来的结果怎么样就可以通过,怎么样就不能通过,不能通过后,我们怎么修改模型即可....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。...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。
散点图是使用一系列的散点在直角坐标系中展示变量的数值分布。在二维散点图中，可以通过观察两个变量的数据变化，发现两者的关系与相关性。...该书第四章——数据关系型图表中展示的散点图系列包括以下四个方面： 趋势显示的二维散点图 分布显示的二维散点图 气泡图 三维散点图 本文主要对第二部分进行介绍，并加上小编自己的理解。...3.3 Q-Q图的绘制 在R中可以使用CircStats包的pp.plot()函数绘制P-P图；ggplot2 包的geom_qq()函数和geom_qq_line()函数结合可以绘制Q-Q 图；另外，...# 基本的Q-Q图 ggqqplot(wdata, x = "weight") ?...3.5 kmeans聚类的散点图 对上面数据进行kmeans聚类，这里使用base中的 kmeans()进行分类（两类），然后将分类情况(cluster)进行存储，并转化成因子类型。
SPSS中有很多操作可以进行正态检验，主要包括P-P概率图法、Q-Q概率图法、峰度偏度计算法以及其他统计量的计算判断方法，今天推荐全面且高效的方法。...即： SPSS描述统计探索分析过程，计算峰度、偏度及输出Q-Q概率图形 （1）主要步骤：案例数据下载 欢迎关注 分析——描述统计——探索分析 绘制——直方图（带检验的正态图） （2）关于峰度Ku和偏度Sk...（3）Q-Q概率图 如果样本数据服从正态分布，则样本点应该围绕在第一象限的对角线上，对角线为标准正态分布理论线，否则不符合正态分布。...根据Q-Q概率图，明显看出本案例数据不符合正态分布，也印证了前面峰度和偏度的结果。 以上分析过程是SPSS中能提供的比较全面，效率较高的正态检验方法。其他方法不再详细介绍，可参考SPSS相关教程。...总结一句：对于正态分布检验的使用，应结合具体的统计分析方法，判断它对于正态检验的严苛程度，如果这个条件不允许“近似”，必须严谨对待，则考虑使用非参数检验。
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