Pythonのqqplot(Quantile-Quantile Plot)

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解釈

  • すべてのクォンタイルポイントは、x軸から45度の角度で直線上または直線上にあります。これは、2つのサンプルの分布が類似していることを示しています。

    実際には、このような100%を取得することは常に不可能です。明確な直線ですが、グラフは次のようになります。ここでは、ポイントはほぼ直線上にあります。
  • Y-クォンタイルはx-クォンタイルの下にあります。これは、yの値がxの値よりも低い傾向があることを示しています。

    実際には、上記のように100%を取得できるとは限りませんが、グラフは次のようになります。ここでは、ほとんどのポイントが線より下にあり、いくつかの点が線より上にあることがわかります。したがって、分布は同じではないと言えます。
  • X-quantilesはy-クォンタイル。これは、x値がy値よりも低い傾向があることを示しています。
  • y-クォンタイルがx-クォンタイルより下になるブレークポイントがあり、この時点以降、y-クォンタイルはx-クォンタイルよりも高くなります。

クォンタイル— Pythonのstatsmodelを使用した分位数プロット—


import numpy as np

import statsmodels.api as sm

import pylab as py


#np.randomは異なるランダム番号を生成します
#コードが実行されるときはいつでも
#注:同じコードを実行するとき
#グラフは以下とは異なって見えます。


#生成されたランダムデータポイント

data_points = np.random.normal( 0 1 100


sm.qqplot(data_points、line = `45`

py.show()

出力: