R 语言经典实例（原书第 2 版）

图形

｜

293

ggplot() +

aes(x = samp) +

geom_histogram(aes(y = ..density..), bins = 10) +

geom_density()

0.6

0.4

0.2

0.0

density

0 1 2 3 4 5

samp

图 10-47：伽马分布的直方图和估计密度

10.20.4 另请参阅

geom_density 函数非参数地近似密度的形状。如果你知道数据所在的实际分布，请

使用 8.11 节绘制密度函数。

10.21 创建正态 Q-Q 图

10.21.1 问题

需要创建数据的 Q-Q 图，通常是因为需要知道数据分布与正态分布的差异。

10.21.2 解决方案

使用 ggplot，我们可以使用 stat_qq 函数和 stat_qq_line 函数创建一个 Q-Q 图，

显示观测点和 Q-Q 线。图 10-48 显示了结果图：

df <- data.frame(x = rnorm(100))

ggplot(df, aes(sample = x)) +

stat_qq() +

stat_qq_line()

294

｜

第

10

章

sample

3

2

1

0

-

1

-

2

0

theoretical

-

2

-

1 1 2

图 10-48：Q-Q 图

10.21.3 ...