二. PP图 P-P图是根据变量的累积概率对应于所指定的理论分布累积概率绘制的散点图,用于直观地检测样本数据是否符合某一概率分布。如果被检验的数据符合所指定的分布,则代表样本数据的点应当基本在代表理论分布的对角线上。 由于P-P图和Q-Q图的用途完全相同,只是检验方法存在差异。要利用QQ图鉴别样本数据是否近似于...
P-P图是根据变量的累积概率对应于所指定的理论分布累积概率绘制的散点图,用于直观地检测样本数据是否符合某一概率分布。如果被检验的数据符合所指定的分布,则代表样本数据的点应当基本在代表理论分布的对角线上。 由于P-P图和Q-Q图的用途完全相同,只是检验方法存在差异。要利用QQ图鉴别样本数据是否近似于正态分布,只...
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,而且该直线的斜率为标准差,截距为均值。 QQ图和PP图的定义方式一样,二者的区别是pp图比较的是真实的数据和待检验分布的累计概率,而qq图比较的是真实数据和待检验分布的分位点数。
正态分布检验中，P-P图与Q-Q图是两种主要的图形工具。P-P图和Q-Q图均用于评估变量是否遵循正态分布，它们在实际应用中常常被交替使用。P-P图将变量的累积概率与理论分布的累积概率进行对比，形成散点图，直观呈现样本数据与指定分布之间的关系。如果数据符合预期分布，观察到的点应大致位于对角线上。这...
在Q-Q图中，一条斜率为标准差、截距为均值的直线，是正态分布的完美标志。尽管它们在本质上都是判断正态性的工具，但P-P图和Q-Q图的侧重点有所不同。P-P图侧重于累积概率的比较，而Q-Q图则是基于数据分位点的相对位置。两者的差异使得它们在特定情况下各有优势，P-P图适用于直观感知总体分布的...
在统计分析中,确定数据是否服从某种假定分布,特别是正态分布,是常见的问题。解决此问题需运用PP图和QQ图两种工具。PP图即累积概率密度图,用于将观测值的实际累积分布与理论分布进行对比;数据点集中在主对角线附近表明数据分布与理论分布吻合。QQ图则利用分位数来同样地
> qqline(x) 通过CircStats包绘制P-P图 library(CircStats) pp.plot(x) 用ggplot2绘制Q-Q图 library(ggplot2) df <-data.frame(x=rnorm(250 , mean=10 , sd=1)) ggplot(df, aes(sample = x))+ geom_qq(size=1) + geom_qq_line(size=1)...
PP图和QQ图 ⼀. QQ图 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...
深入理解pp图与qq图：散点个数的秘密揭示 在统计分析的世界里，pp图和qq图是不可或缺的工具，它们通过散点的分布揭示数据的特性。在SPSS中，PP图看似默认只显示九个点，但这仅仅是视觉上的简化。实际上，每个点背后蕴含着丰富的信息。当你的数据集包含超过几十个观察值时，这些点其实代表着数据分布...
在SPSS中，PP图默认只显示9个点，这是因为在绘制PP图时，SPSS会将样本数据按照大小排序，并将其分成9...