R में क्यूक्लाइन () द्वारा निर्मित लाइन का उपयोग क्या है?


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qqnorm()आर समारोह एक सामान्य QQ-भूखंड पैदा करता है और qqline()एक लाइन जो पहले और तीसरे चतुर्थकों से होकर गुजरता है कहते हैं। इस रेखा की उत्पत्ति क्या है? क्या यह सामान्यता की जाँच में सहायक है? यह शास्त्रीय रेखा नहीं है (विकर्ण संभवतः रेखीय स्केलिंग के बाद)।y=एक्स

यहाँ एक उदाहरण है। पहले मैं अनुभवजन्य वितरण कार्य की तुलना के सैद्धांतिक वितरण समारोह से करता हूं : अब मैं लाइन साथ qq- प्लॉट की साजिश रचता हूं ; यह ग्राफ पिछले ग्राफ के स्केलिंग (गैर-रेखीय) स्केलिंग से लगभग मेल खाता है: लेकिन यहाँ R qqline के साथ qq- प्लॉट है: यह अंतिम ग्राफ़ पहले ग्राफ़ की तरह प्रस्थान नहीं दिखाता है।एन(μ^,σ^2)संचयी वितरण कार्यों की तुलनाy=μ^+σ^एक्स"अच्छा" लाइन के साथ qqnormqqnorm और qqline

जवाबों:


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जैसा कि आप चित्र पर देख सकते हैं,यहाँ छवि विवरण दर्ज करें

के द्वारा हासिल किया गया

> y <- rnorm(2000)*4-4
> qqnorm(y); qqline(y, col = 2,lwd=2,lty=2)

विकर्ण का कोई मतलब नहीं होगा क्योंकि पहली धुरी a वितरण के सैद्धांतिक मात्राओं के संदर्भ में मापी गई है । मुझे लगता है कि लाइन सेट करने के लिए पहली और तीसरी चतुर्थांश का उपयोग करना सामान्य वितरण के मापदंडों का अनुमान लगाने के लिए एक मजबूत दृष्टिकोण देता है, जब अनुभवजन्य माध्य और विचरण का उपयोग करने के साथ तुलना की जाती है, कहते हैं। लाइन (पूंछ को छोड़कर) से प्रस्थान सामान्यता की कमी का संकेत है।एन(0,1)


विकर्ण "रेखीय स्केलिंग के बाद" यहाँ abline (माध्य (y), sd (y)) द्वारा प्राप्त किया गया है। यहां आप सामान्य डेटा का अनुकरण करते हैं इसलिए ये दोनों लाइनें करीब हैं। लेकिन कभी-कभी डेटा एक सामान्य वितरण के करीब नहीं होता है, लेकिन qqplot qqline के करीब होता है, लेकिन विकर्ण "स्केलिंग के बाद" नहीं।
स्टीफन लॉरेंट

... मैं अपने प्रश्न में एक उदाहरण जोड़ने जा रहा हूं
स्टीफन लॉरेंट

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मुझे लगता है कि यह बताते हुए मेरा कहना था कि चतुर्थांश का उपयोग अनुभवजन्य माध्य और विचरण का उपयोग करने से अधिक मजबूत है।
शीआन

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ठीक है आपका बहुत बहुत धन्यवाद। अब यह स्पष्ट प्रतीत होता है। क्यूक्लिन बेहतर हो सकता है क्योंकि कभी-कभी अभ्यास में पूंछों में गैर-सामान्यता स्वीकार्य होती है। लेकिन qqline को प्लॉट करने की कोई वास्तविक आवश्यकता नहीं है: एक दृश्य जांच पर्याप्त है - केवल एक चीज जो हमें चाहिए वह है क्यूक्यू-प्लॉट को समझना :)
स्टीफन लॉरेंट

1
ठीक है - मैं टैग करता हूं, लेकिन उत्तर स्वयं संतोषजनक नहीं था: हमारी चर्चा के साथ जवाब है; लेकिन यह मेरी गलती है: उदाहरण जोड़ने से पहले मेरा प्रश्न स्पष्ट नहीं था। अनुमान के चुनाव के बारे में क्या: वैसे मेरे सवाल का कुछ हद तक के एस-परीक्षण से संबंधित है और जब हम टाइप ks.test (एक्स, "pnorm", mu.hat, sigma.hat )? μ^σ^
स्टीफन लॉरेंट
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