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QQ图通过把测试样本数据的分位数与已知分布相比较,从而来检验数据的分布情况。[1]
分位数:亦称分位点,是指将一个随机变量的概率分布范围分为几个等份的数值点。常用的有一个分位数叫,百分位数,它是指如果将一组数据从小到大排序,并计算相应的累计百分位,则某一百分位所对应数据的值就称为这一百分位的百分位数。
QQ图是一种散点图,对应于正态分布的QQ图,就是由标准正态分布的分位数为横坐标,样本值为纵坐标的散点图(其他版本[2],有将 (x-m)/std 作为纵坐标,那么正态分布得到的散点图是直线:y=x)。要利用QQ图鉴别样本数据是否近似于正态分布,只需看QQ图上的点是否近似地在一条直线附近,图形是直线说明是正态分布,而且该直线的斜率为标准差,截距为均值,用QQ图还可获得样本偏度和峰度的粗略信息。
如果样本是按正态分布的,那么f(x)即是一个正态分布的概率密度函数。根据正态分布的特性,我们又可以推导出对应的标准正态分布的概率密度函数: y = f( (x-m)/std ) 其中m为样本均值,std为样本标准差。
设标准正态分布的概率密度函数为 y= f(n),既然这些值一一对应,则有: (x-m)/std=n 即:x=n*std+m 这是一条斜率为样本标准差,截距为m的直线,就是在q-q图中代表着正态分布的直线。

普通 QQ 图用于评估两个数据集的分布的相似程度。这些图的创建和所述的正态 QQ 图的过程类似,不同之处在于第二个数据集不一定要服从正态分布,使用任何数据集均可。如果两个数据集具有相同的分布,普通 QQ 图中的点将落在 45 度直线上。

参考:[5]
参考:[2]
[1] 正态QQ图的原理 [2] QQ图法检验正态分布 [3] 正态 QQ 图和普通 QQ 图 [4] 关于统计学中q-q图为什么正态分布是一条直线(R语言绘图说明) [5] 判断数据是否服从某一分布(一)
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