史培腾陈栋组QQ概率图-

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。