Figure 11. q-q plots of normal data

Figure 11. q-q plots of normal data.
As before, a normal q-q plot can indicate departures from normality. The two most common examples are skewed data and data with heavy tails (large kurtosis). In Figure 12, we show normal q-q plots for a chi-squared (skewed) data set and a Student’s-t (kurtotic) data set, both of size n = 1000. The data were first standardized. The red line is again y = x. Notice, in particular, that the data from the t distribution follow the normal curve fairly closely until the last dozen or so points on each extreme.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

รูปที่ 11 q-q ลงจุดข้อมูลปกติเป็นก่อน แผนปกติ q-q สามารถบ่งชี้ออกจาก normality ตัวอย่างพบมากที่สุดคือ บิดข้อมูลและข้อมูลกับหางหนัก (เคอร์โทซิขนาดใหญ่) ในรูป 12 แสดง q q ปกติผืนสำหรับชุดข้อมูล (บิด) ไคสแควร์และ t ของนักเรียน (kurtotic) ข้อมูล ทั้งขนาด n = 1000 ข้อมูลถูกต้องมาตรฐาน เส้นสีแดงอีกครั้งคือ y =ไฟร์ประกาศ เฉพาะ ที่ข้อมูลจากการแจกแจง t ตามเส้นโค้งปกติค่อนข้างใกล้ชิดจนถึงจุดสุดท้ายโหล หรือเพื่อให้มากละ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รูปที่ 11 แปลง QQ ของข้อมูลปกติ.
เมื่อก่อนพล็อต QQ ปกติสามารถบ่งบอกถึงการออกเดินทางจากปกติ สองตัวอย่างส่วนใหญ่เป็นข้อมูลที่บิดเบือนและข้อมูลกับหางหนัก (โด่งขนาดใหญ่) ในรูปที่ 12 เราจะแสดงแปลง QQ ปกติสำหรับไคสแควร์ (เบ้) ชุดข้อมูลและ Student's-T (kurtotic) ชุดข้อมูลทั้งที่มีขนาด n = 1000 ข้อมูลเป็นครั้งแรกที่ได้มาตรฐาน เส้นสีแดงเป็นอีกครั้ง y = x แจ้งให้ทราบล่วงหน้าโดยเฉพาะอย่างยิ่งว่าข้อมูลที่ได้จากการแจกแจงทีตามโค้งปกติเป็นธรรมอย่างใกล้ชิดจนกระทั่งล่าสุดโหลหรือดังนั้นในแต่ละจุดที่รุนแรง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

รูปที่ 11 แปลงข้อมูลครั้งแรกปกติ
เป็นก่อน พล็อตครั้งแรกปกติสามารถบ่งชี้ขาออกจากการแจกแจงแบบปกติ สองตัวอย่างที่พบมากที่สุดเบ้ข้อมูลและมีหางหนัก ( ความใหญ่ ) ในรูปที่ 12 เราแสดงแปลงครั้งแรกปกติสำหรับไคกำลังสอง ( เบ้ ) ชุดข้อมูลและ 's-t นักศึกษา ( kurtotic ) ชุดข้อมูลทั้งสองขนาด N = 1 , 000 ข้อมูลมาตรฐานก่อน เส้นสีแดงอีกครั้งคือ y = xสังเกต โดยเฉพาะ ว่า ข้อมูลจาก t กระจายตามโค้งปกติเป็นธรรมอย่างใกล้ชิด จนครั้งล่าสุดหรือดังนั้น คะแนนในแต่ละ
ก