Un diagramma qq (o diagramma quantile quantile) è un diagramma a dispersione dei quantili di due distribuzioni. I grafici QQ sono utili per confrontare le distribuzioni.
Sto lavorando con un piccolo set di dati (21 osservazioni) e ho il seguente diagramma QQ normale in R: Visto che la trama non supporta la normalità, cosa potrei dedurre sulla distribuzione sottostante? Mi sembra che una distribuzione più inclinata a destra sarebbe più adatta, giusto? Inoltre, quali altre conclusioni …
Ho letto abbastanza thread su QQplot qui per capire che un QQplot può essere più informativo rispetto ad altri test di normalità. Tuttavia, non ho esperienza con l'interpretazione di QQplot. Ho cercato su Google molto; Ho trovato molti grafici di QQ non normali, ma nessuna regola chiara su come interpretarli, …
L'ho tracciato dopo aver fatto un test di normalità Shapiro-Wilk. Il test ha dimostrato che è probabile che la popolazione sia normalmente distribuita. Tuttavia, come vedere questo "comportamento" su questa trama? AGGIORNARE Un semplice istogramma dei dati: AGGIORNARE Il test Shapiro-Wilk dice:
Qualcuno può dirmi come interpretare le trame "Residui vs adattati", "Q-q normale", "posizione in scala" e "Residui contro leva"? Sto montando un GLM binomiale, salvandolo e quindi pianificandolo.
So che se la mediana e la media sono approssimativamente uguali, significa che esiste una distribuzione simmetrica, ma in questo caso particolare non ne sono certo. La media e la mediana sono abbastanza vicine (solo 0,487 m / gall differenza), il che mi porterebbe a dire che c'è una distribuzione …
In questo commento , Nick Cox ha scritto: Il binning in classi è un metodo antico. Mentre gli istogrammi possono essere utili, i moderni software statistici rendono semplice e consigliabile adattare le distribuzioni ai dati grezzi. Il binning elimina solo i dettagli che sono cruciali per determinare quali distribuzioni sono …
La qqnorm()funzione R produce un normale diagramma QQ e qqline()aggiunge una linea che passa attraverso il primo e il terzo quartile. Qual è l'origine di questa linea? È utile verificare la normalità? Questa non è la linea classica (la diagonale probabilmente dopo il ridimensionamento lineare).y= xy=Xy=x Ecco un esempio Prima …
La definizione standard di un outlier per un diagramma Box e Whisker è punti al di fuori dell'intervallo , dove e è il primo quartile e è il terzo quartile dei dati.{ Q 1 - 1.5 IQ R , Q 3 + 1,5 IQ R }{Q1-1.5ioQR,Q3+1.5ioQR}\left\{Q1-1.5IQR,Q3+1.5IQR\right\}ioQ R = Q 3 …
Sto facendo studi sull'associazione SNP GWAS sulle malattie usando un software chiamato plink ( http://pngu.mgh.harvard.edu/~purcell/plink/download.shtml ). Con i risultati dell'associazione ottengo valori p per tutti gli SNP che sono stati analizzati. Ora, uso un diagramma QQ di quei valori p per mostrare se un valore p molto basso differisce dalla …
Sto cercando di determinare se il mio set di dati di dati continui segue una distribuzione gamma con parametri shape 1.7 e rate 0.000063.====== Il problema è quando uso R per creare un diagramma QQ del mio set di dati rispetto alla gamma di distribuzione teorica (1.7, 0.000063), ottengo un …
Ho un problema con la normalità di alcuni dati che ho: ho fatto un test di Kolmogorov che dice che non è normale con p = .0000, non capisco: l'asimmetria della mia distribuzione = -. 497 e la curtosi = -0,024 Ecco la trama della mia distribuzione che sembra molto …
Questa domanda non riguarda specificamente R, ma ho scelto di usarla Rper illustrarla. Considera il codice per produrre bande di confidenza attorno a una (normale) linea qq: library(car) library(MASS) b0<-lm(deaths~.,data=road) qqPlot(b0$resid,pch=16,line="robust") Sto cercando una spiegazione di (o alternativa un collegamento a un documento cartaceo / online che spieghi) come sono …
Sto cercando di tracciare un diagramma QQ con due set di dati di circa 1,2 milioni di punti, in R (usando qqplot e inserendo i dati in ggplot2). Il calcolo è abbastanza semplice, ma il grafico risultante è dolorosamente lento da caricare, perché ci sono così tanti punti. Ho provato …
Supponiamo che io abbia una variabile leptocurtica che vorrei trasformare in normalità. Quali trasformazioni possono svolgere questo compito? Sono ben consapevole che la trasformazione dei dati potrebbe non essere sempre auspicabile, ma come ricerca accademica, supponiamo che io voglia "martellare" i dati in normalità. Inoltre, come puoi vedere dalla trama, …
Ho un istogramma, una densità del kernel e una distribuzione normale adattata dei rendimenti dei registri finanziari, che vengono trasformati in perdite (i segni vengono cambiati) e un normale diagramma QQ di questi dati: Il diagramma QQ mostra chiaramente che le code non sono montate correttamente. Ma se guardo l'istogramma …
Cercare di calcolare i conteggi delle visite in base a dati demografici e servizi. I dati sono molto distorti. Gli istogrammi: grafici qq (a sinistra è il registro): m <- lm(d$Visits~d$Age+d$Gender+city+service) m <- lm(log(d$Visits)~d$Age+d$Gender+city+service) citye servicesono variabili fattoriali. Ottengo un valore p basso *** per tutte le variabili, ma ottengo …
Ho generato un diagramma qq usando il seguente codice. So che la trama qq viene utilizzata per verificare se i dati sono distribuiti normalmente o meno. La mia domanda è: cosa indicano le etichette degli assi xey nel grafico qq e qual è il valore di quel quadrato r che …
Considera il seguente codice e output: par(mfrow=c(3,2)) # generate random data from weibull distribution x = rweibull(20, 8, 2) # Quantile-Quantile Plot for different distributions qqPlot(x, "log-normal") qqPlot(x, "normal") qqPlot(x, "exponential", DB = TRUE) qqPlot(x, "cauchy") qqPlot(x, "weibull") qqPlot(x, "logistic") Sembra che quel diagramma QQ per log-normal sia quasi uguale …
Ecco un diagramma QQ per il mio campione (notare l'asse Y logaritmico); :n = 1000n=1000n = 1000 Come sottolineato da whuber, questo indica che la distribuzione sottostante è inclinata a sinistra (la coda destra è più corta). Usando shapiro.test(sui dati trasformati in log) in R, ottengo una statistica di test …
Sia come statista che come principiante R, ho avuto dei momenti davvero difficili nel provare a generare qqplot con un rapporto di 1: 1. ggplot2 sembra offrire un controllo molto maggiore sulla stampa rispetto ai pacchetti di stampa R predefiniti, ma non riesco a vedere come fare un qqplot in …
Il diagramma qq può essere usato per visualizzare quanto sono simili due distribuzioni (ad es. Per visualizzare la somiglianza di una distribuzione con una distribuzione normale, ma anche per confrontare due distribuzioni di dati di artebraria). Esistono statistiche che generano una misura numerica più obiettiva che rappresenta la loro somiglianza …
Quindi, ho 16 prove in cui sto cercando di autenticare una persona da un tratto biometrico usando Hamming Distance. La mia soglia è impostata su 3,5. I miei dati sono di seguito e solo la versione di prova 1 è un vero positivo: Trial Hamming Distance 1 0.34 2 0.37 …
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