史培腾陈栋组QQ概率图

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QQ概率图 史培腾 V1陈栋目录1.QQ概率 图及其基本思想2.操作方法3.结果分析QQ概率图1QQ概率图及其基本思想QQ概率图Quantile-Quantile(分位数)Plot分位数代表是所验证分布的概率密度函数的积分上限用途:验证数据是否符合某种分布(正态分布,t分布等)基本思想基本思想现在假设我们有一个样本,看是否符合正态分布:-1-100011112X1=-1X2=0X3=1X4=2得到q2, 则q2应该等于应该等于X2,如果我们把(Xi,qi)画在坐标轴上,则所有的点应该在y=x这条直线上根据正态分布的概率密度函数根据频数计算出小于Xi的概率2操作方法3结果分析SPSS的缺陷利用拟合程度:相关系数表示散点与直线的的拟合程度改进方法在做具体判断时,有几个数量标准:(1) r0.3 ,称为微弱相关。一般情况下,将其视为没有线性相关关系;(2)0.3r 0.5 ,称为低度相关;(3)0.5 r0.8 ,称为显著相关;(4)0.8r , 称为高度相关。

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