Rでqqline（）によって生成された行の使用は何ですか？

qqnorm()R関数は、通常のQQプロットを生成し、qqline()第一及び第三の四分位数を通る線を付加します。この線の起源は何ですか？正常性を確認することは役に立ちますか？これは古典的な線ではありません（対角線おそらく線形スケーリング後）。 $y=x$

以下に例を示します。最初私は理論的な分布関数と経験分布関数を比較：今は、ラインとQQプロットプロット。このグラフは、前のグラフの（非線形）スケーリングにほぼ対応しています。ただし、R qqlineを使用したqqプロットは次のとおりです。この最後のグラフは、最初のグラフのように出発を示していません。 ${\cal N}(\hat\mu,\hat\sigma^2)$ 累積分布関数の比較 $y=\hat\mu + \hat\sigma x$ 「良い」行と一緒にqqnorm qqnormおよびqqline

r normal-distribution qq-plot

— ステファン・ローラン
ソース

写真でわかるように、ここに画像の説明を入力してください

により得られました

> y <- rnorm(2000)*4-4
> qqnorm(y); qqline(y, col = 2,lwd=2,lty=2)

$\mathcal{N}(0,1)$

— 西安
ソース

ここで、「線形スケーリング後」の対角線は、abline（mean（y）、sd（y））によって取得されます。ここでは、通常のデータをシミュレートするため、これらの2つのラインは近接しています。ただし、データが正規分布に近くない場合もありますが、qqplotはqqlineに近くなりますが、「スケーリング後」の対角線には近くなりません。

— ステファンローラン

...私は私の質問に例を追加するつもりだ

— ステファン・ローラン

これは、経験値の平均と分散を使用するよりも四分位数を使用する方がロバストであると述べた私のポイントだったと思います。

— 西安

はい、ありがとうございます。これは明らかです。実際にはテールの非正規性が許容される場合があるため、qqlineが望ましい場合があります。しかし、qqlineをプロットする実際の必要性はありません。視覚的なチェックで十分です-必要なのはQQプロットを理解することだけです:)

— StéphaneLaurent

\hat{μ}

$\hat\mu$

\hat{σ}

$\hat\sigma$