Q-Q plot 即Quantile-Quantile Plot。它在各类研究中经常用到,主要是直观的表示观测值与预测值之间的差异。 在SPSS中很容做,Analysis - Descriptive statistics - Q-Qplot。 Q-Q plot主要是用来估计数量性状观测值与预测值之间的差异。一般我们所取得的数量性状数据都为正态分布数据。在GWAS研究中Q-Q plot的X和Y轴主要是代表各个SNP的-lg P values。预测的线是一条从原点发出的45°角的虚线。实际观测值则是标的实心点。 Q-Q plot主要要点: 预测的虚线为什么是45°出来的呢?因为预测的线实际是通过在QQ图中第一象限作图得出。理论上一个点A在该图上的位置应该是A预测值=A实际值,转化为坐标就是A(x,y)x=y。所以预测的线是一条从原点发出的45°线。 观测值的点的坐标是怎么得出来的。同样设点A的坐标是(x,y)x为预测值,y为实际观测值。查了一下R 中qq plot的算法是这样的 pvals <- read.table("DGI_chr3_pvals.txt", header=T) |
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