分位圖
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分位圖(quantile-quantile plot)又稱QQ圖(Q-Q plot,Q代表分位數),在統計學中是經由比較兩個概率分佈的分位數,來比較這兩個概率分佈的概率圖方法。首先選定分位數的對應概率區間集合,在此概率區間上,點(x,y)對應於第一個分佈的一個分位數x和第二個分佈在和x相同概率區間上相同的分位數。因此畫出的是一條含參數的曲線,參數為概率區間的分割數[1] 。
如果被比較的兩個分佈比較相似,則其分位圖近似地位於y = x上。如果兩個分佈線性相關,則分位圖上的點近似地落在一條直線上,但並不一定是y = x。分位圖同樣可以用來估計一個分佈的位置參數。
分位圖可以比較概率分佈的形狀,從圖形上顯示兩個分佈的位置,尺度和偏度等性質是否相似或不同。它可以用來比較一組數據的經驗分佈和理論分佈是否一致。[2]另外,分位圖也是一種比較兩組數據背後的隨機變量分佈的非參數方法。一般來說,當比較兩組樣本時,分位圖是一種比直方圖更加有效的方法,但是理解分位圖需要更多的背景知識。
註釋
[編輯]- ^ Wilk, M.B.; Gnanadesikan, R., Probability plotting methods for the analysis of data, Biometrika (Biometrika Trust), 1968, 55 (1): 1–17, JSTOR 2334448, PMID 5661047, doi:10.1093/biomet/55.1.1.
- ^ Gnanadesikan (1977) p199.
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參考資料
[編輯]- Blom, G., Statistical estimates and transformed beta variables, New York: John Wiley and Sons, 1958
- Chambers, John; William Cleveland, Beat Kleiner, and Paul Tukey, Graphical methods for data analysis, Wadsworth, 1983
- Cleveland, W.S. (1994) The Elements of Graphing Data, Hobart Press ISBN 0-9634884-1-4
- Filliben, J. J., The Probability Plot Correlation Coefficient Test for Normality, Technometrics (American Society for Quality), February 1975, 17 (1): 111–117 [2011-05-26], doi:10.2307/1268008, (原始內容存檔於2020-08-20).
- Gibbons, Jean Dickinson; Chakraborti, Subhabrata, Nonparametric statistical inference 4th, CRC Press, 2003, ISBN 978 0 82474052 8
- Gnanadesikan, R. (1977) Methods for Statistical Analysis of Multivariate Observations, Wiley ISBN 0-471-30845-5.
- Thode, Henry C., Testing for normality, New York: Marcel Dekker, 2002, ISBN 0-8247-9613-6
外部連結
[編輯]- Probability plot (頁面存檔備份,存於互聯網檔案館)
- Alternate description of the QQ-Plot: http://www.stats.gla.ac.uk/steps/glossary/probability_distributions.html#qqplot (頁面存檔備份,存於互聯網檔案館)