使用十六进制binning对QQ图进行下采样

Question

我的数据集非常大，渲染生成的 QQ图很慢，有时甚至会冻结我的浏览器。我知道我有一个选项就是下采样数据向量。但是，我想尝试 hex binning 技术而不是下采样。不幸的是，我无法使它工作（我的几次尝试中有两次显示如下）。如果下采样可以实现使用十六进制分箱（我怀疑是，因为它类似于直方图），我很感激，如果有人可以告诉我如何做到这一点。我使用ggplot2。谢谢！

g <- ggplot(df, aes(x=var)) + stat_qq(aes(x = var), geom = "hex")

g <- ggplot(df, aes(x = var, y = ..density..)) + 
    geom_hex(aes(sample = var), stat = "qq")

print (g)

第一次调用会导致以下错误消息：

Error: stat_qq requires the following missing aesthetics: sample

第二次调用会产生以下消息：

Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'density' not found

更新：我认为更正确的变体是这个，但我不确定应该是什么参数：

g <- ggplot(df, aes(??, ??)) +  stat_binhex()

Answer 1

不确定这是否正是您正在寻找的，但我提供了几种方法来进行六边形分级。首先使用ggplot，因为你正在尝试使用ggplot，第二个使用包hexbin，这看起来对我来说更好，但只是我的偏好。

    library(ggplot2)

    x <- rgamma(1000,8,2)
    y <- rnorm(1000,4,1.5)
    binFrame <- data.frame(x,y)

    qplot(x,y,data=binFrame, geom='bin2d') # with ggplot...rectangular binning actually

    library(hexbin)
    hexbinplot(y~x, data=binFrame) # with hexbin...actually hexagonal binning

编辑：

所以我在午餐时想到了这个问题，我认为基本问题是hexbining是一种多维数据缩减技术，看起来你试图在真正大样本上做单变量的QQ图，但是用hexbin在ggplot中。无论如何，我可以想到用ggplot做一个hex bin图的方法，但我想出的最好的方法是从头开始并手动构造理论分位数（x）和样本分位数（y）。所以这就是我想出来的。

手动基本QQ图

# setting up manual QQ plot used to plot with and with out hexbins

    xSamp <- rgamma(1000,8,.5) # sample data
    len <- 1000
    i <- seq(1,len,by=1)
    probSeq <- (i-.5)/len # probability grid
    invCDF <- qnorm(probSeq,0,1) # theoretical quantiles for standard normal, but you could compare your sample to any distribution
    orderGam <- xSamp[order(xSamp)] # ordered sampe
    df <- data.frame(invCDF,orderGam)

    plot(invCDF,orderGam,xlab="Standard Normal Theoretical Quantiles",ylab="Standardized Data Quantiles",main="QQ-Plot")
    abline(lm(orderGam~invCDF),col="red",lwd=2)

ggplot中使用Hexbins的QQ图：

 ggplot(df, aes(invCDF, orderGam)) + stat_binhex() + geom_smooth(method="lm")

！[QQ情节与ggplot] [2]

因此，在一天结束时，这可能无法轻易扩大，但如果您希望对正态性进行真正的多维测试，您可能会考虑多元正态性的卡方图。欢呼声