qqnorm()与qqline()

qqnorm()

  • qqnorm()函数源码
function (y, ylim, main = "Normal Q-Q Plot", xlab = "Theoretical Quantiles", ylab = "Sample Quantiles", plot.it = TRUE, datax = FALSE, ...)
{if (has.na <- any(ina <- is.na(y))) {yN <- yy <- y[!ina]}if (0 == (n <- length(y))) stop("y is empty or has only NAs")if (plot.it && missing(ylim)) ylim <- range(y)x <- qnorm(ppoints(n))[order(order(y))]if (has.na) {y <- xx <- yNx[!ina] <- yy <- yN}if (plot.it) if (datax) plot(y, x, main = main, xlab = ylab, ylab = xlab, xlim = ylim, ...)else plot(x, y, main = main, xlab = xlab, ylab = ylab, ylim = ylim, ...)invisible(if (datax) list(x = y, y = x) else list(x = x, y = y))
}
  • ppoints()函数解释
#ppoints(n, a = if(n <= 10) 3/8 else 1/2)
> ppoints(6)
[1] 0.10 0.26 0.42 0.58 0.74 0.90

ppoints(n)
通过(1:m - a)/(m + (1-a)-a) 生成一列分位点,即数理统计中提到的正态检验图的方法
i−38n+14\frac{i-\frac{3}{8}}{n+\frac{1}{4}}n+41​i−83​​(当n<=10) 或者i−12n\frac{i-\frac{1}{2}}{n}ni−21​​(当n>10)

qqline()

  • qqline()源码
function (y, datax = FALSE, distribution = qnorm, probs = c(0.25, 0.75), qtype = 7, ...)
{stopifnot(length(probs) == 2, is.function(distribution))y <- quantile(y, probs, names = FALSE, type = qtype, na.rm = TRUE)x <- distribution(probs)if (datax) {slope <- diff(x)/diff(y)int <- x[1L] - slope * y[1L]}else {slope <- diff(y)/diff(x)int <- y[1L] - slope * x[1L]}abline(int, slope, ...)
}

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