QQ图法检验正态分布 最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：chunlianm上海交通大学物理系2012.01.03用QQ图法验证正态分布梅春练徐少锋一、提出问题检验一序列是否服从正态分布序列为X(x1，x2，xixN)，（N0）二、QQ图检验法1、将原序列按开序重新排列x1x2xixN2、计算QQ序列样本均值和标准差分别为xxii1NN，(xix)2N1分位数Qixix，tii0.5，通过正态分布表可以查得ti对应的分位数Pi'N…计算如下表所示：数据序列x1xiQixix…xNQNxNxQtQ1x1x…N0.5N10.5t1N查表i0.5tiN查表tN…Q'3、画出QQ图…查表即Q—Q'图，与yx比较，若基本与之吻合则原序列服从正态分布，若相差较大则不服从正态分布。4、接受区间采用Michael拟合优度检验方法给出QQ图的接受区间。Michael拟合优度统计量2Dspmaxrisi，其中，ri(2/)arcstii1/n{，si(2/)arcsin{ui1/2，uiF0[(X(i))/]。通过它可以在图上加上100(1)%接受区间，接受区间界线对应的值计算公式如下：XF01{sin2{arcsin[F01/2(qi)]/2d1上海交通大学物理系2012.01.03如果图中的所有点落在这些区间
最低0.27元开通文库会员，查看完整内容>；原发布者：happywangsi如何检验数据是否服从正态分布一、图示法1、P-P图以样本的累计频率作为横坐标，以安装正态分布计算的相应累计概率作为纵坐标，把样本值表现为直角坐标系中的散点。如果资料服从整体分布，则样本点应围绕第一象限的对角线分布。2、Q-Q图以样本的分位数作为横坐标，以按照正态分布计算的相应分位点作为纵坐标，把样本表现为指教坐标系的散点。如果资料服从正态分布，则样本点应该呈一条围绕第一象限对角线的直线。以上两种方法以Q-Q图为佳，效率较高。3、直方图判断方法：是否以钟形分布，同时可以选择输出正态性曲线。4、箱式图判断方法：观测离群值和中位数。5、茎叶图类似与直方图，但实质不同。二、计算法1、偏度系数（Skewness）和峰度系数（Kurtosis）计算公636f70793231313335323631343130323136353331333433623736式：g1表示偏度，g2表示峰度，通过计算g1和g2及其标准误σg1及σg2然后作U检验。两种检验同时得出U0.05的结论时，才可以认为该组资料服从正态分布。由公式可见，部分文献中所说的“偏度和峰度都接近0…可以认为…近似服从正态分布”并不严谨。2、非参数检验方法非参数检验方法包括Kolmogorov-。
什么是正态分布假设检验Q-Q图，什么又是PP图，是怎么来的 P-P图和Q-Q图主要用来判断正态分布。P-P图和Q-Q图的目的性基本一致，但原理上有着区别。P-P图，其原理在于如果数据正态，那么数据的累积比例与正态分布累积比例基本保持一致。分别计算出数据累积比例，和假定正态时的数据分布累积比例；并且将实际数据累积比例作为X轴，将对应正态分布累积比例作为Y轴，作散点图。Q-Q图，其原理在于如果数据正态，那么其假定的正态分位数会与实际数据基本一致。计算出假定正态时的数据分位数；并且将实际数据作为X轴，将假定正态时的数据分位数作为Y轴，作散点图。请点击输入图片描述无论是P-P图，或者Q-Q图；如果说数据呈现出正态性，那么散点图看上去应该近似呈现为一条对角直线，此时说明数据呈现出正态性。如果散点图看上去明显不是一条直线，那么说明数据很可能不具有正态特质。P-P图和Q-Q图均可使用SPSSAU在线分析软件得到，两者功能一致看使用偏好选择即可。
