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2024-01-31 19:53| 来源: 网络整理| 查看: 265

去年考到了QQ plot,因为错的十分惨烈,到现在都对当时对答案时的场景印象深刻。但是直到半年后的现在才大概明白QQ plot,该打。

简要概述:QQ plot(quantile-quantile plot),也称正态概率图(normal probability plot),是常用的统计分析用图,用于检查一组数据是否服从正态分布,是实数与正态分布数据间的函数关系的散点图。如果这组实数服从正态分布,正态概率图就是一条直线。通常,概率图也可用于确定一组数据是否服从任一已知分布,如二项分布或泊松分布。

任意两个数据集都可以通过比较来判断是否服从同一分布。计算每个分布的分位数。一个数据集对应于x轴,一个对应于y轴,做一条45度的参照线。如果这两个数据集来自同一分布,那么这些点就会靠近这条参照线。

如下图, 横坐标为实际分位数,纵坐标为标准分布,Q-Q‘对应点较均匀分布在 y=x 曲线附近,数据服从正态分布。

reference:我国房地产开发投资额的影响因素分析。https://max.book118.com/html/2016/0319/38045816.shtm

在这张图,纵坐标为样本值,横坐标为理论值。数据未均匀分布在y=x曲线附近,该数据就不服从正态分布。

Q Q Plots: Simple Definition & Example. https://www.statisticshowto.com/q-q-plots/

这一组图则清楚的描述了正态概率图与y=x线的关系。横坐标为 theoretical(理论值), 纵坐标为sample(样本)。不论短尾长尾,都是正态分布,所以他们的图都是均匀分布在y=x线两侧。

短尾由于两侧数据少,中间数据多,左侧朝直线下方弯曲,数据比标准正态分布更集中。

长尾由于左端数据更多,所以左边朝直线下方弯曲,右边朝直线上方弯曲,数据比标准正态分布有更偏离。双峰分布也可能是这样。

右偏态由于左侧数据多,数据集中在左侧,众数较标准正态分布偏左侧,故图形成U型。

同理,左偏态分布与直线相比向下弯曲。

正态概率图。https://wenku.baidu.com/view/29cc09a105a1b0717fd5360cba1aa81144318fd1.html

有用的相关博客:QQ图的理解。https://blog.csdn.net/u013946794/article/details/49639485

References:

我国房地产开发投资额的影响因素分析. Available at:https://max.book118.com/html/2016/0319/38045816.shtm (Accessed: 27th June 2019)

Q Q Plots: Simple Definition & Example. Available at: https://www.statisticshowto.com/q-q-plots/ (Accessed: 14th June 2020)

正态概率图(normal-probability-plot). Available at: https://wenku.baidu.com/view/29cc09a105a1b0717fd5360cba1aa81144318fd1.html (Accessed: 14th June 2020)



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