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我想在一个图中将不同分布的拟合与我的数据进行比较。包中的qqcomp功能fitdistrplus几乎完全符合我的要求。然而，我唯一的问题是它主要是使用基本 R 情节编写的，而我所有其他情节都是用ggplot2. 我基本上只是想自定义qqcomp情节，使其看起来像是在ggplot2.

从文档（https://www.rdocumentation.org/packages/fitdistrplus/versions/1.0-14/topics/graphcomp）我知道这完全可以通过设置来实现plotstyle="ggplot"。但是，如果我这样做，则情节上不会出现任何点，即使它在没有 plotstyle 参数的情况下也能完美运行。这是一个可视化我的问题的小例子：

library(fitdistrplus)
library(ggplot2)

set.seed(42)
vec <- rgamma(100, shape=2)

fit.norm <- fitdist(vec, "norm")
fit.gamma <- fitdist(vec, "gamma")
fit.weibull <- fitdist(vec, "weibull")

model.list <- list(fit.norm, fit.gamma, fit.weibull)

qqcomp(model.list)

这给出了以下输出：

baseR qqplot

虽然这样：

qqcomp(model.list, plotstyle="ggplot")

给出以下输出：

ggplot QQ图

为什么积分不显示？我在这里做错了什么还是这是一个错误？

编辑：

所以我还没有弄清楚为什么这不起作用，但有一个非常简单的解决方法。函数调用qqcomp(model.list, plotstyle="ggplot")仍然返回一个 ggplot 对象，其中包括用于制作绘图的数据。使用这些数据，可以轻松编写自己的绘图函数，完全按照自己的意愿行事。它不是很优雅，但是直到有人发现它为什么不能按预期工作，我才会使用这种方法。

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我能够重现您的错误，确实，这真的很有趣。也许，你应该联系这个包的开发者来提及这个错误。

否则，如果您想使用ggplotand重现此 qqplot stat_qq，请传递相应的分布函数和相关参数（存储在 $estimate 中）：

library(ggplot2)
df = data.frame(vec)
ggplot(df, aes(sample = vec))+
  stat_qq(distribution = qgamma, dparams = as.list(fit.gamma$estimate), color = "green")+
  stat_qq(distribution = qnorm, dparams = as.list(fit.norm$estimate), color = "red")+
  stat_qq(distribution = qweibull, dparams = as.list(fit.weibull$estimate), color = "blue")+
  geom_abline(slope = 1, color = "black")+
  labs(title = "Q-Q Plots", x = "Theoritical quantiles", y = "Empirical quantiles")

在此处输入图像描述

希望它会帮助你。

于 2019-12-30T22:56:51.037 回答