1樓：會計1菜鳥
那個圖好像叫detrended normal q-q圖，主要描述觀察數值的離散趨勢，從中可以發現異常點及觀察數值的變化趨勢，
spss上p-p圖和q-q圖是什麼意思?
2樓：
**圖是一種散點圖,對應於正態分佈的**圖,就是由標準正態分佈的分位數為橫座標,樣本值為縱座標的散點圖. 要利用**圖鑑別樣本資料是否近似於正態分佈,只需看**圖上的點是否近似地在一條直線附近,而且該直線的斜率為標準差,截距為均值. 用**圖還可獲得樣本偏度和峰度的粗略資訊.
p-p圖是根據變數的累積比例與指定分佈的累積比例之間的關係所繪製的圖形。通過p-p圖可以檢驗資料是否符合指定的分佈。當資料符合指定分佈時，p-p圖中各點近似呈一條直線。
如果p-p圖中各點不呈直線，但有一定規律，可以對變數資料進行轉換，使轉換後的資料更接近指定分佈。
q-q圖同樣可以用於檢驗資料的分佈，所不同的是，q-q圖是用變數資料分佈的分位數與所指定分佈的分位數之間的關係曲線來進行檢驗的。
p-p圖和q-q圖的用途完全相同，只是檢驗方法存在差異
3樓：匿名使用者
p-p圖和q-q圖主要用來判斷正態分佈。p-p圖和q-q圖的目的性基本一致，但原理上有著區別。
p-p圖，其原理在於如果資料正態，那麼資料的累積比例與正態分佈累積比例基本保持一致。分別計算出資料累積比例，和假定正態時的資料分佈累積比例；並且將實際資料累積比例作為x軸，將對應正態分佈累積比例作為y軸，作散點圖。
請點選輸入**描述
p-p圖
q-q圖，其原理在於如果資料正態，那麼其假定的正態分位數會與實際資料基本一致。計算出假定正態時的資料分位數；並且將實際資料作為x軸，將假定正態時的資料分位數作為y軸，作散點圖。
請點選輸入**描述
4樓：暗影之王
p-p圖是根據變數的累積比例與指定分佈的累積比例之間的關係所繪製的圖形。通過p-p圖可以檢驗資料是否符合指定的分佈。當資料符合指定分佈時，p-p圖中各點近似呈一條直線。
如果p-p圖中各點不呈直線，但有一定規律，可以對變數資料進行轉換，使轉換後的資料更接近指定分佈。
q-q圖是一種散點圖,對應於正態分佈的q-q圖,就是由標準正態分佈的分位數為縱座標，樣本值為橫座標的散點圖. 要利用**圖鑑別樣本資料是否近似於正態分佈,只需看**圖上的點是否近似地在一條直線附近,而且該直線的斜率為標準差,截距為均值. 用**圖還可獲得樣本偏度和峰度的粗略資訊.
spss統計軟體中 p-p plot和 q-q plot是什麼功能?
5樓：匿名使用者
p-p圖和q-q圖主要用來判斷正態分佈。p-p圖和q-q圖的目的性基本一致，但原理上有著區別。
p-p圖，其原理在於如果資料正態，那麼資料的累積比例與正態分佈累積比例基本保持一致。分別計算出資料累積比例，和假定正態時的資料分佈累積比例；並且將實際資料累積比例作為x軸，將對應正態分佈累積比例作為y軸，作散點圖。
p-p圖
q-q圖，其原理在於如果資料正態，那麼其假定的正態分位數會與實際資料基本一致。計算出假定正態時的資料分位數；並且將實際資料作為x軸，將假定正態時的資料分位數作為y軸，作散點圖。
q-q圖
6樓：匿名使用者
是看正態性的吧我記得，好像是什麼殘差的分佈
spss p-p圖和q-q圖
7樓：匿名使用者
p-p圖和q-q圖主要用來判斷正態分佈。p-p圖和q-q圖的目的性基本一致，但原理上有著區別。
p-p圖，其原理在於如果資料正態，那麼資料的累積比例與正態分佈累積比例基本保持一致。分別計算出資料累積比例，和假定正態時的資料分佈累積比例；並且將實際資料累積比例作為x軸，將對應正態分佈累積比例作為y軸，作散點圖。
q-q圖，其原理在於如果資料正態，那麼其假定的正態分位數會與實際資料基本一致。計算出假定正態時的資料分位數；並且將實際資料作為x軸，將假定正態時的資料分位數作為y軸，作散點圖。
請點選輸入**描述
無論是p-p圖，或者q-q圖；如果說資料呈現出正態性，那麼散點圖看上去應該近似呈現為一條對角直線，此時說明資料呈現出正態性。如果散點圖看上去明顯不是一條直線，那麼說明資料很可能不具有正態特質。
8樓：羨慕狄仁傑
都一樣，只不過從不同的方面考慮。**圖是一種散點圖,對應於正態分佈的**圖,就是由標準正態分佈的分位數為橫座標,樣本值為縱座標的散點圖. 要利用**圖鑑別樣本資料是否近似於正態分佈,只需看**圖上的點是否近似地在一條直線附近,而且該直線的斜率為標準差,截距為均值.
用**圖還可獲得樣本偏度和峰度的粗略資訊.
p-p圖是根據變數的累積比例與指定分佈的累積比例之間的關係所繪製的圖形。通過p-p圖可以檢驗資料是否符合指定的分佈。當資料符合指定分佈時，p-p圖中各點近似呈一條直線。
如果p-p圖中各點不呈直線，但有一定規律，可以對變數資料進行轉換，使轉換後的資料更接近指定分佈。
q-q圖同樣可以用於檢驗資料的分佈，所不同的是，q-q圖是用變數資料分佈的分位數與所指定分佈的分位數之間的關係曲線來進行檢驗的。
p-p圖和q-q圖的用途完全相同，只是檢驗方法存在差異
什麼是正態分佈假設檢驗q-q圖,什麼又是pp圖,是怎麼來的 20
9樓：匿名使用者
p-p圖和q-q圖主要用來判斷正態分佈。p-p圖和q-q圖的目的性基本一致，但原理上有著區別。
p-p圖，其原理在於如果資料正態，那麼資料的累積比例與正態分佈累積比例基本保持一致。分別計算出資料累積比例，和假定正態時的資料分佈累積比例；並且將實際資料累積比例作為x軸，將對應正態分佈累積比例作為y軸，作散點圖。
q-q圖，其原理在於如果資料正態，那麼其假定的正態分位數會與實際資料基本一致。計算出假定正態時的資料分位數；並且將實際資料作為x軸，將假定正態時的資料分位數作為y軸，作散點圖。
請點選輸入**描述
無論是p-p圖，或者q-q圖；如果說資料呈現出正態性，那麼散點圖看上去應該近似呈現為一條對角直線，此時說明資料呈現出正態性。如果散點圖看上去明顯不是一條直線，那麼說明資料很可能不具有正態特質。
10樓：匿名使用者
**圖是一種散點圖,對應於正態分佈的**圖,就是由標準正態分佈的分位數為橫座標,樣本值為縱座標的散點圖.
要利用**圖鑑別樣本資料是否近似於正態分佈,只需看**圖上的點是否近似地在一條直線附近,而且該直線的斜率為標準差,截距為均值.
用**圖還可獲得樣本偏度和峰度的粗略資訊.
spss對正態分佈假設檢驗**圖就是拒絕域
11樓：匿名使用者
spss對正態分佈假設檢驗**圖就是拒絕域
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