pp plot横轴为实际累积概率,即上文qq plot中的变量t 纵轴为期望累积的概率,标准直线为 y=x a <- seq(1, 250, 1) plot((rank(a)-0.5)/length(a), pnorm(mean=mean(a), sd=sd(a), a), main="PP plot") # abline(0, 1) ppplot1 总结: 1. qqnorm()可以直接绘制正态分布检验的qqplot set...
利用qqnorm函数直接绘制出了如下正态检验qq图 还可以进一步使用qqline命令在qq图上加上标准直线 注：qqline的默认算法为向量a上四分位数和下四分位数对应两个点的连线 Step 1： 首先我们算出vector中每一个数对应的百分位数 在向量a中，数字1对应的累积比例（即小于等于数字1...
probplot : Probability plot. Same as a Q-Q plot, however probabilities are shown in the scale of the theoretical distribution (x-axis) and the y-axis contains unscaled quantiles of the sample data. 函数主要参数解释: ProbPlot.ppplot(xlabel=None, ylabel=None, line=None, other=None, ax=None...
stats.ppcc_plot(data,-3,3,dist=stats.norm,plot=plt) # 不知干啥用,Calculateandoptionally plot probability plot correlation coefficient. stats.ppcc_max(data,dist=stats.norm) # 不知干啥用,返回 PPCC 取最大时对应的位置 # Univariateand multivariate kernel density estimation # 核密度估计用于估计未知...
PP图和QQ图 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 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)...
在另一篇主题帖中,我们也解释了不用R包直接绘制QQ plot的方法。在这个帖子中,我们为了区分不同类型的正态性检验图形,将常见QQ plot称为PP plot(这个命名也是对的)。在帖子最后,就有另一种QQ plot的画法。 《数据正态性检验的方法》http://www.omicshare.com/forum/thread-790-1-12.html ...
只需在SPSS菜单栏中点击"Graphs"，然后选择"Probability Plot"选项。在这个过程中，你可以选择你要分析的变量，并进入"Options"对话框。在"Points"选项卡中，你拥有控制权，可以选择显示的点数，或者选择"Percentiles"来展现特定的百分位数。这样，你就能定制出更符合数据特点的PP图，哪怕数据量庞大，也能...
PP图和QQ图 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）...
分位数-分位数图[1](Quantile-Quantile plot,简称 QQ 图)是一种不错的选择。 研究动机 在R 语言中常用 qqnorm() 绘制QQ 图的散点图,qqline() 用于在图上添加一条参考直线。可支持与一些常见的理论分布进行比较,例如:正态分布 ("norm")、指数分布 ("exp")、伽马分布 ("gamma")、威布尔分布 ("...
library(qqplotr) library(ggplot2) 1. 2. 2. 随机产生数据 set.seed(0) smp <- data.frame(norm = rnorm(100)) 1. 2. 3. 绘制正态分布的 QQ 图 gg <- ggplot(data = smp, mapping = aes(sample = norm)) + stat_qq_band() + ...