Q-Q图横纵坐标代表什么,举例说明
时间: 2024-05-24 07:01:11 浏览: 202
Q-Q图是一种常用于检验数据是否符合正态分布的图表。其中,横坐标代表样本数据的分位数,纵坐标代表期望的分位数,理论上的正态分布曲线被画在图中。如果样本数据分布与正态分布曲线高度吻合,则数据符合正态分布。举个例子,如果一个数据集中有100个数,我们将它们按从小到大的顺序排列后,横坐标上第20个数对应的是20%分位点,而在正态分布曲线上,20%分位点的期望分位数是-0.84。如果该数据集的第20个数在Q-Q图上对应的纵坐标位置接近-0.84,则说明该数据集符合正态分布。
相关问题
python如何调整Q-Q图横纵坐标一致
要调整Q-Q图的横纵坐标一致,可以使用matplotlib库中的qqplot()函数。该函数可以生成基于指定数据的Q-Q图,并且默认情况下是将横纵坐标一致的。
下面是一个简单的例子:
```python
from scipy import stats
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成一些样本数据
data = stats.norm.rvs(size=1000)
# 绘制Q-Q图
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
stats.probplot(data, dist="norm", plot=ax)
# 显示图像
plt.show()
```
这个例子中,我们使用stats.norm.rvs()函数生成了1000个符合标准正态分布的随机样本。然后,使用stats.probplot()函数生成了这个样本的Q-Q图。注意,这里我们没有指定任何参数,所以横纵坐标默认是一致的。最后,使用plt.show()函数显示了Q-Q图。
python绘制Q-Q图让横纵轴相等
好的,让横纵轴相等可以使用matplotlib库中的axis equal方法。具体的Python代码如下:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# 生成一组随机数据
data = np.random.normal(size=100)
# 绘制Q-Q图
fig, ax = plt.subplots()
ax.set_aspect('equal', 'box')
ax.plot(np.sort(data), sorted(np.random.normal(size=100)), 'o')
ax.plot([-3, 3], [-3, 3], '--', color='gray')
plt.show()
```
在这段代码中,我们首先生成了一组随机数据,然后使用matplotlib库中的subplot方法创建了一个子图,通过设置轴向相等的方式,实现了横轴与纵轴的刻度相同,最后使用plot方法绘制了Q-Q图。