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: