Question

我问过这个问题elsewhere

我想验证我的数据是否遵循正常或任何其他类型的分布（例如，像cauchy）。

我真的想了解如何使用qqplot =]

即使qqnorm效果很好：

qqnorm(data);qqline(data)

当我尝试qqplot：

时

qqplot(data, "normal")
qqplot(data, "cauchy")

它会产生错误：

plot.window（...）出错：valoresfinitossãodosousáriospara'ylim'

此外，它会创建警告消息：

1：在xy.coords（x，y，xlabel，ylabel，log）中：强制引入的NA   2：在min（x）中：min没有非缺失参数;返回Inf
  3：在max（x）中：max没有非缺失参数;返回-Inf

Answer 1

您应该阅读qqplot的文档。 qqplot的第二个参数应该是另一个数据向量，而不是字符串。如果要将数据与特定分布进行比较，可以遵循qqnorm中使用的技术，并为任何分布生成分位数向量。让我们说x是我们想要绘制的数据：

x <- rcauchy(5000)

由于x有5000个元素，我们希望从目标分布中生成5000个均匀分布的分位数。首先，让我们尝试正态分布：

y.norm <- qnorm(ppoints(length(x)))
qqplot(x, y.norm)

现在让我们用柯西分布尝试相同的事情。

y.cauchy <- qcauchy(ppoints(length(x)))
qqplot(x, y.cauchy)

（请注意，特别是Cauchy分布在QQ图中表现不佳，所以这实际上可能无法帮助您实现真正的目标。）