Làm thế nào để sử dụng các lô định lượng để kiểm tra tính chuẩn thông tin trong R

Các biểu đồ sẽ để lại nhiều sự diễn giải của người xem. Một cách đồ hoạ tốt hơn trong R để nói liệu dữ liệu của bạn có được phân phối bình thường hay không là nhìn vào cái gọi là quantile-quantile (QQ).

Với kỹ thuật này, bạn vẽ âm lượng với nhau. Nếu bạn so sánh hai mẫu, ví dụ, bạn chỉ cần so sánh số lượng của cả hai mẫu. Hoặc, để đặt nó một chút khác nhau, R sau đây để xây dựng một cốt truyện QQ:

• Nó sắp xếp dữ liệu của cả hai mẫu.

• Nó vẽ các giá trị được sắp xếp với nhau.

Nếu cả hai mẫu không có cùng số giá trị, R tính thêm giá trị bằng cách nội suy cho mẫu nhỏ nhất để tạo ra hai mẫu có cùng kích cỡ.

Làm thế nào để so sánh hai mẫu dữ liệu

Tất nhiên, bạn không phải làm điều đó một mình, bạn chỉ có thể sử dụng chức năng qqplot () cho điều đó. Vì vậy, để kiểm tra xem nhiệt độ trong suốt hoạt động và trong thời gian nghỉ có được phân bố như nhau không, bạn chỉ cần làm như sau:

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

Điều này tạo ra một âm mưu mà các giá trị đã ra lệnh được vẽ chống lại nhau.

Giữa các dấu ngoặc vuông, bạn có thể sử dụng một vector logic để chọn các trường hợp bạn muốn. Ở đây bạn chọn tất cả các trường hợp biến biến hoạt động bằng 1 cho mẫu đầu tiên, và tất cả các trường hợp mà biến đó bằng 0 cho mẫu thứ hai.

Để tạo một lô QQ theo cách này, R có chức năng qqnorm () đặc biệt. Như tên của nó ngụ ý, chức năng này sẽ vẽ mẫu của bạn với một phân phối bình thường. Bạn chỉ cần cung cấp mẫu bạn muốn vẽ như một đối số đầu tiên và thêm bất kỳ tham số đồ họa nào bạn thích.

R sau đó tạo ra một mẫu với các giá trị đến từ phân phối bình thường

chuẩn, hoặc phân bố bình thường có nghĩa là bằng không và độ lệch chuẩn của một. Với mẫu thứ hai, R tạo ra cốt truyện QQ như đã giải thích trước.

R cũng có một hàm qqline (), thêm một dòng vào âm mưu bình thường QQ của bạn. Dòng này làm cho việc đánh giá xem bạn có bị sai lệch rõ ràng hơn so với bình thường không. Các điểm gần hơn tất cả nằm trên đường dây, việc phân phối mẫu của bạn càng gần với sự phân bố bình thường. Hàm qqline () cũng lấy mẫu làm đối số. Bây giờ bạn muốn làm điều này cho nhiệt độ trong suốt thời gian hoạt động và không hoạt động của bộ ria. Bạn có thể sử dụng hàm qqnorm () hai lần để tạo cả hai lô. Đối với khoảng thời gian không hoạt động, bạn có thể sử dụng mã sau: >> qqnorm (beaver2 $ temp [beaver2 $ activ == 0], main = "Inactive")> qqline (beaver2 $ temp [beaver2 $ activ == 0]) Bạn có thể làm tương tự trong giai đoạn hoạt động bằng cách thay đổi giá trị 0 thành 1.