Q-Q 图可以比较概率分布的形状,从图形上显示两个分布的位置、尺度和偏度等性质是否相似或不同。 P-P 图(Probability–Probability plot 或 Percent–Percent plot)是根据变量的累积比例与指定分布的累积比例之间的关系所绘制的图形。通过 P-P 图可以检验数据是否符合指定的分布。当...
P-P图和Q-Q图主要用来判断正态分布。P-P图和Q-Q图的目的性基本一致，但原理上有着区别。P-P图，其原理在于如果数据正态，那么数据的累积比例与正态分布累积比例基本保持一致。分别计算出数据累积比例，和假定正态时的数据分布累积比例；并且将实际数据累积比例作为X轴，将对应正态分布累积比例作为Y...
import numpy as np; stats.contingency.margins(np.array([[10,10,20],[20,20,20]]))# 返回列联表的行列和 # Plot-tests # 图检验:probplot与Q-Q图的差异:P-P图是用分布的累计比,而Q-Q图用的是分布的分位数来做检验 import matplotlib.pyplot as plt data=random.normal(loc=0,scale=1,size=5...
分位数图示法(Quantile Quantile Plot,简称 Q-Q 图) 统计学里Q-Q图(Q代表分位数)是一个概率图,用图形的方式比较两个概率分布,把他们的两个分位数放在一起比较。首先选好分位数间隔。图上的点(x,y)反映出其中一个第二个分布(y坐标)的分位数和与之对应的第一分布(x坐标)的相同分位数。因此,这条线...
stat, p = stats.shapiro(data) print( "shapiro-wilk正态性检验统计量:" , stat) print( "shapiro-wilk正态性检验p值:" , p) plt.figure(figsize=( 6 , 6 )) # create a p-p plot stats.probplot(data, plot=plt) # customize the plot if needed ...
在Python中,可采用statsmodels包进行实现,具体用到的函数包括statsmodels.api.ProbPlot.qqplot和statsmodels.api.ProbPlot.ppplot,二者是class(类)statsmodels.api.ProbPlot的具体函数实现。 1. 类 statsmodels.api.ProbPlot 介绍 类:statsmodels.api.ProbPlot(data, dist=<scipy.stats._continuous_distns.norm_gen object...
plot(p,t)#画P-P图 plot(a,q) #画Q-Q图 有关分位数的概念: 分位数 quantile fractile 分位数又称百分位点,或者下侧分位数。 定义 设连续随机变量X的分布函数为F(X),密度函数为p(x)。那么,对任意0<p<1的p,称F(X)=p的x为此分布的分位数,或者下侧分位数。简单的说,分位数指的就是连续分布...
如数据服从正态分布，则散点分布应近似呈现为一条对角直线。反之则说明数据非正态。P-P图和Q-Q图的...
一文搞懂Q-Q plot图的含义,Q-Qplot是关联分析结果可视化的一种经典方案,这里的Q代表quantile,分位数的意思,关联分析的Q-Qplot示意如下x轴代表期望p值,y轴代表实际p值。在解释这张图的含义之前,有必要先来了解下什么是分位数。分位数,也称之为分位点,最常见的有中
plot(a,q) #画Q-Q图 有关分位数的概念：分位数 quantile fractile 分位数⼜称百分位点，或者下侧分位数。定义 设连续随机变量X的为F(X)，密度函数为p(x)。那么，对任意0<p<1的p，称F(X)=p的x为此分布的分位数，或者下侧分位数。简单的说，分位数指的就是连续分布函数中的⼀个...