1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
2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上p-p圖和q-q圖是什麼意思?
3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
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 p-p圖和q-q圖
5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
有誰知道統計學中q-q plots 是個什麼圖嗎
統計學中 pp圖與**圖分別什麼用，最好能有實際例子 10
6樓：dxc灬逆流
p-p圖是根據變數的累積概率對應於所指定的理論分佈累積概率繪製的散點圖，用於直觀地檢測樣本資料是否符合某一概率分佈。如果被檢驗的資料符合所指定的分佈，則代表樣本資料的點應當基本在代表理論分佈的對角線上。
q-q圖的結果與p-p圖非常相似，只是p-p圖是用分佈的累計比，而q-q圖用的是分佈的分位數來做檢驗。和p-p圖一樣，如果資料為正態分佈，則在q-q正態分佈圖中，資料點應基本在圖中對角線上。
spss 畫p-p圖
7樓：匿名使用者
在分析——描述性分析最後兩個，現在一般很少用這兩個分析
spss中趨降標準q-q圖，是什麼意思呢？比較看不懂。
8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中做的p-p圖顯示是這樣的，請問這兩幅圖有什麼區別，分別代表什麼意思？這個資料是否符合正態分佈呢？
9樓：
這是p-p正態概率圖，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。
從上面的兩個圖看來，資料近似服從正態分佈
10樓：匿名使用者
spss和sas都有正態性檢驗能夠提供p值，shapiro-wilk和kolmogorov-**irnov檢驗
spss中，怎樣通過p-p圖分析正態性
11樓：匿名使用者
**的點和實際的點（那條直線）重合或者基本重合的話可以說明資料服從正態分佈或近似正態分佈，有專門的正態性檢驗的，p-p圖並不能準確判斷正態性
12樓：匿名使用者
pp圖是協助分析的，有正態性檢驗的假設檢驗
13樓：匿名使用者
spss做顯著測試正態性檢驗→統計處理的問題_ +可以在我的**名稱來給你做了一些分析和檢查。
14樓：匿名使用者
看pp圖的趨勢
做專業資料分析，找我吧
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