Exponenta Banner

qqplot

График квантиля квантиля

свернуть все на странице

Синтаксис

qqplot(x)
qqplot(x,pd)
qqplot(x,y)
qqplot(___,pvec)
h = qqplot(___)

Описание

пример

qqplot(x) отображает график квантиля квантиля квантилей выборочных данных x по сравнению с теоретическими значениями квантиля от нормального распределения. Если распределение x нормально, затем график данных кажется линейным.

qqplot графики каждая точка данных в x использование знака "плюс" ('+') маркеры и проводят две ссылочных линии, которые представляют теоретическое распределение. Твердая ссылочная линия соединяет первые и третьи квартили данных, и пунктирная ссылочная линия расширяет сплошную линию к концам данных.

пример

qqplot(x,pd) отображает график квантиля квантиля квантилей выборочных данных x по сравнению с теоретическими квантилями распределения, заданного объектом pd вероятностного распределения. Если распределение x совпадает с распределением, заданным pd, затем график кажется линейным.

пример

qqplot(x,y) отображает график квантиля квантиля квантилей выборочных данных x по сравнению с квантилями выборочных данных y. Если выборки прибывают из того же распределения, то график кажется линейным.

qqplot(___,pvec) отображает график квантиля квантиля с квантилями, заданными в векторном pvec, использование любого из предыдущих синтаксисов.

h = qqplot(___) возвращает указатели (h) к линиям в графике квантиля квантиля.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Используйте график квантиля квантиля определить, следуют ли цены на газ в Массачусетсе за нормальным распределением.

Загрузите выборочные данные.

load gas

Выборочные данные в price1 и price2 представляйте цены на бензин на 20 различных автозаправочных станциях в Массачусетсе. Выборки были собраны в течение двух различных месяцев.

Создайте график квантиля квантиля определить если цены на газ в price1 следуйте за нормальным распределением.

figure
qqplot(price1)

График продолжает приблизительно прямую линию, предлагая, чтобы цены на газ следовали за нормальным распределением.

Скрипт Open Live Script

Используйте график квантиля квантиля определить, прибывают ли два набора выборочных данных из того же распределения.

Загрузите выборочные данные.

load gas

Выборочные данные в price1 и price2 представляйте цены на бензин на 20 различных автозаправочных станциях в Массачусетсе. Выборки были собраны в течение двух различных месяцев.

Создайте график квантиля квантиля с помощью обоих наборов выборочных данных, чтобы оценить, имеют ли цены в разное время то же распределение.

qqplot(price1,price2);

График продолжает приблизительно прямую линию, предлагая, чтобы два набора выборочных данных имели то же распределение.

Скрипт Open Live Script

Используйте график квантиля квантиля определить, прибывают ли выборочные данные из распределения Weibull.

Загрузите выборочные данные.

load lightbulb

Первый столбец данных имеет время жизни (в часах) двух типов лампочек. Второй столбец имеет информацию о типе лампочки. 1 указывает на флуоресцентные лампы, тогда как 0 указывает на лампы накаливания. Третий столбец имеет информацию о цензурировании. 1 указывает, что подвергнутые цензуре данные, и 0 указывают точное время отказа. Это - симулированные данные.

Удалите подвергнутые цензуре данные.

lightbulb = [lightbulb(lightbulb(:,3)==0,1),...
    lightbulb(lightbulb(:,3)==0,2)];

Создайте переменную для каждого типа лампочки. Включайте только не прошедшие цензуру данные.

fluo = [lightbulb(lightbulb(:,2)==0,1)];
insc = [lightbulb(lightbulb(:,2)==1,1)];

Создайте объект вероятностного распределения Weibull использование параметров по умолчанию A = 1 и B = 1.

pd = makedist('Weibull');

Создайте график q-q определить, имеет ли время жизни флуоресцентных ламп распределение Weibull.

figure
qqplot(fluo,pd)

График не является прямой линией, предполагая, что пожизненные данные для флуоресцентных ламп не следуют за распределением Weibull.

Входные параметры

свернуть все

Выборочные данные в виде числовой векторной или числовой матрицы. Если x матрица, затем qqplot отображает отдельную линию для каждого столбца.

qqplot отображает выборочные данные с помощью символа графика '+'. Линия, соединяющая первые и третьи квартили каждого распределения, накладывается на график. Линия представляет устойчивый линейный припадок статистики порядка для данных в x. Эта линия экстраполируется к минимальным и максимальным значениям в x помочь оценить линейность данных.

Типы данных: single | double

Второй набор выборочных данных в виде числовой векторной или числовой матрицы. x и y не должна быть та же длина. Однако, если x и y матрицы, они должны содержать одинаковое число столбцов. Если x и y матрицы, затем qqplot отображает отдельную линию для каждой пары столбцов.

qqplot выбирает квантили, чтобы построить на основе размера меньшего набора данных.

Типы данных: single | double

Предполагавшееся вероятностное распределение в виде объекта вероятностного распределения. qqplot строит квантили входных данных x по сравнению с теоретическими квартилями распределения, заданного pd.

Создайте объект вероятностного распределения с заданным использованием значений параметров makedist, или соответствуйте объекту вероятностного распределения к использованию данных fitdist.

Квантили для графика в виде числового значения или вектор из числовых значений, в области значений [0,100].

Для одного набора выборочных данных (x), qqplot использует квантили в x. Для двух наборов выборочных данных (x и y), qqplot использует квантили в меньших из этих двух наборов данных.

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

свернуть все

Графические указатели для объектов линии, возвращенных как вектор из Line графические указатели. Графические указатели являются уникальными идентификаторами, которые можно использовать, чтобы запросить и изменить свойства определенной линии на графике. Для каждого столбца x, qqplot возвращает три указателя:

  • Линия, представляющая точки данных. qqplot представляет каждую точку данных в x использование знака "плюс" ('+'Маркеры.

  • Линия, соединяющая первые и третьи квартили каждого столбца x, представленный как сплошная линия.

  • Экстраполяция линии квартиля, расширенной к минимальным и максимальным значениям x, представленный как пунктирная линия.

Чтобы просмотреть и установить свойства объектов линии, используйте запись через точку. Для получения информации об использовании записи через точку см. Доступ к значениям свойств. Для получения информации о Line свойства, которые можно установить, видят Line Properties.

Больше о

свернуть все

График квантиля квантиля

График квантиля квантиля (также названный графиком q-q) визуально оценивает, прибывают ли выборочные данные из заданного распределения. В качестве альтернативы график q-q оценивает, прибывают ли два набора выборочных данных из того же распределения.

График q-q заказывает значения выборочных данных от самого маленького до самого большого, затем строит эти значения против ожидаемого значения для заданного распределения в каждом квантиле в выборочных данных. Значения квантиля входной выборки появляются вдоль y - ось, и теоретические значения заданного распределения в тех же квантилях появляются вдоль x - ось. Если получившийся график линеен, то выборочные данные, вероятно, прибывают из заданного распределения.

График q-q выбирает квантили на основе количества значений в выборочных данных. Если выборочные данные содержат значения n, то график использует квантили n. Постройте i th упорядоченный значение (также названный i th, заказывают статистическую величину) против i−0.5nквантиль th заданного распределения.

График q-q может также оценить, имеют ли два набора выборочных данных то же распределение, даже если вы не знаете базовое распределение. Значения квантиля для набора First Data появляются на x - ось и соответствующие значения квантиля для второго набора данных появляются на y - ось. С тех пор q-q графики используют квантили, количество точек данных в этих двух выборках не должно быть равным. Если объемы выборки неравны, график q-q выбирает квантили на основе меньшего набора данных. Если получившийся график линеен, то два набора выборочных данных, вероятно, прибывают из того же распределения.

Смотрите также

|

Темы

Представлено до R2006a

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка