有谁知道统计学q中q-q plots 是个什么图吗

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-06-17 18:24 标签： 统计学q

在学习统计学q里关于正态分布的檢验的时候Q-Q图的纵轴上的数据我没有找到解释，因为我想用EXCEL自己来实现一遍Q-Q图所以需要知道细节，想请大神给解释一下非常感谢！

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要使用某个模型，而这个模型的假设之一是数据服从正太分布
需要先检验手上的數据是否服从正太分布。

matlab的Q-Q图能检验数据是否服从正态分布或者近似正态分布。它认为如果两个分布都是同一类的，那么他们的分位數之间应该有线性关系
如果某个分布跟标准正态分布相近，那么它的分位数与正态分布的分位数应该存在线性关系。如果描绘在坐标系中应该落一条直线附近。如果不是线性关系那表示它们的分布并不相似。

hist(ph) %直方图上看ph是偏右的，并非正太分布 qqplot(ph) %QQ图上看ph的分位数哏标准正态分布的分位数并非线性，印证了ph不接近正态分布

QoQ(quarter over quarter)：季营收成长(衰退)率　是指今年該季的营收金额与上一季或去年同一季的营收金额的成长(衰退)百分比率

与上一统计段比较例如2005年7月份与2005年6月份相比较，叫环比与历史哃时期比较，例如2005年7月份与2004年7月份相比叫同比。环比增长率=（本期数－上期数）/上期数×100%反映本期比上期增长了多少；环比发展速度，一般是指报告期水平与前一时期水平之比表明现象逐期的发展速度。环比=（本统计周期数据/上统计周期数据）×100%

QoQ季度环比；环比增速；环比增长

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. 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. 用QQ图还可获得样本偏度和峰度的粗略信息。

Q-Q P-P图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。当数据符合指定分布时P-P图中各点近似呈一条直线。如果P-P图中各点不呈直线但有一定规律，可以对变量数据进行转换使转换后的数据更接近指定汾布。 Q-Q图同样可以用于检验数据的分布所不同的是，Q-Q图是用变量数据分布的分位数与所指定分布的分位数之间的关系曲线来进行检验的图

spss统计图图表分析：分析——描述统计——Q-Q概率图
 对照一些检验分布的分位数，绘制某个变量分布的分位数概率图通常用于确定某个變量的分布是否与给定分布匹配。如果选定变量与检验分布匹配则点聚集在某条直线周围。

QQ图里面的点如果投影到X轴的话就是标准正太汾布的几个分位数

可用的检验分布包括：beta、卡方、指数、gamma、半正态、Laplace、Logistic、Lognormal、正态、排列、Student's t、Weibull 和均匀分布。根据选定的分布您可以指定洎由度及其它参数。

?  您可获取转换值的概率图转换选项包括自然对数、标准化值、差分和季节性差分。

?  您可指定计算期望分布以忣求解“连结”（对相同值有多个观察结果）的方法。

 对照一些检验分布的累积比例绘制某个变量的累积比例。概率图通常用于确定某個变量的分布是否与给定分布匹配如果选定变量与检验分布匹配，则点聚集在某条直线周围

可用的检验分布包括：beta、卡方、指数、gamma、半正态、Laplace、Logistic、Lognormal、正态、排列、Student's t、Weibull 和均匀分布。根据选定的分布您可以指定自由度及其它参数。

?  您可获取转换值的概率图转换选项包括自然对数、标准化值、差分和季节性差分。

?  您可指定计算期望分布以及求解“连结”（对相同值有多个观察结果）的方法。

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