gg_qqplot | R Documentation |
Dessine le graphique des quantiles ou qqplot
et la droite
interquartile (passant par le premier et le troisième quartile à la manière
de la fonction qqline
) avec la bibliothèque graphique
ggplot2
.
gg_qqplot(
df,
var,
qdist = qnorm,
params = list(),
qq.line = TRUE,
color = "red",
alpha = 0.5
)
df |
Un jeu de données (dataframe) |
var |
Le nom d'une variable de df |
qdist |
La fonction quantile d'une (famille de) distribution. Par défaut celle de la famille des lois normales. |
params |
Une liste de paramètres pour spécifier la loi à utiliser. Par
défaut la loi normale centrée et réduite. Les paramètres peuvent être
estimés avec la fonction |
qq.line |
Une valeur logique. Affiche ou masque la droite interquartile. |
color |
Le nom d'une couleur. Spécifie la couleur à utiliser pour la droite interquartile. |
alpha |
Indice de transparence. Spécifie la transparence à utiliser pour représenter les valeurs de l'échantillon. |
ggplot |
Un graphique utilisant la bibliothèque ggplot2. Affiche les valeurs des quartiles théoriques par lesquels passe la droite ainsi que son ordonnée à l'origine et sa pente si le tracé de celle-ci est demandé. |
Frédéric Bertrand
frederic.bertrand@utt.fr
http://www-irma.u-strasbg.fr/~fbertran/
Maumy-Bertrand
myriam.maumy@utt.fr
http://www-irma.u-strasbg.fr/~mmaumy/
F. Bertrand, M. Maumy-Bertrand, Initiation à la Statistique avec R, Dunod, 3e, 2018.
qqplot
, qqline
glycine.blanche<-subset(Mesures,subset=(Mesures$espece=="glycine blanche"))
gg_qqplot(glycine.blanche,"taille")
#bonus ajustement avec une autre loi (ici Student (car dist = qt) dont on estime les ddl)
lauriers.roses<-subset(Mesures,subset=(Mesures$espece=="laurier rose"))
shapiro.test(lauriers.roses$taille)
#pas issu d'une loi normale au risque alpha=5%
gg_qqplot(lauriers.roses,"taille")
gg_qqplot(lauriers.roses,"taille",qq.line=FALSE)
#essayons un qqplot avec une loi de Student
## Not run:
require(MASS)
params <- as.list(fitdistr(lauriers.roses$taille, "t")$estimate)
#avec la droite
gg_qqplot(lauriers.roses,"taille",qt,params)
#essayons un qqplot avec une loi gamma
params <- as.list(fitdistr(lauriers.roses$taille,"gamma")$estimate)
#avec la droite
gg_qqplot(lauriers.roses,"taille",qgamma,params)
#essayons un qqplot avec une loi du chi-deux
params <- list(df=fitdistr(lauriers.roses$taille,"chi-squared",start=list(df=5),
method="Brent",lower=1,upper=40)$estimate)
#avec la droite
gg_qqplot(lauriers.roses,"taille",qchisq,params)
## End(Not run)
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