如何创建具有 Gamma 分布的 QQ 图？答案

【问题标题】：How do I create a Q-Q plot with Gamma distribution?如何创建具有 Gamma 分布的 QQ 图？
【发布时间】：2021-02-05 06:37:45
【问题描述】：

我有我确定具有伽马分布的连续数据。关键数据在这里：

data <- data.frame(yr = c("2008", "2009", "2010", "2011", "2012", "2013", "2014", "2015"),
avg_ctax = c(5.0273, 12.5205, 17.5205, 22.5205, 27.5137, 30, 30, 30),
mt_co2e = c(156.3976, 148.8853, 148.2108, 150.5952, 153.5574, 155.3867, 154.5265, 152.0863))

然后我做了一个广义线性模型来分析数据，一个没有转换的：

g_data <- glm(mt_co2e ~ avg_ctax, family = Gamma, data = data)

还有一个带有 ln 变换的：

g_data_log <- glm(mt_co2e ~ avg_ctax, family = Gamma(link = "log"), data = data)

现在，我需要为伽马分布值制作一个 QQ 图，以评估拟合优度。我该怎么做？

【问题讨论】：

这能回答你的问题吗？ How to draw a QQ plot in R?

标签： r

【解决方案1】：

我假设您想为模型的残差制作 QQ 图。如果是这样，则使用qqnorm 然后qqline 完成。

data <- data.frame(yr = c("2008", "2009", "2010", "2011", "2012", "2013", "2014", "2015"),
                   avg_ctax = c(5.0273, 12.5205, 17.5205, 22.5205, 27.5137, 30, 30, 30),
                   mt_co2e = c(156.3976, 148.8853, 148.2108, 150.5952, 153.5574, 155.3867, 154.5265, 152.0863))
g_data <- glm(mt_co2e ~ avg_ctax, family = Gamma, data = data)
g_data_log <- glm(mt_co2e ~ avg_ctax, family = Gamma(link = "log"), data = data)


qqnorm(resid(g_data_log)) 
qqline(resid(g_data_log))

【讨论】：