The probability plot is used to tes

The probability plot is used to test whether a dataset follows a given distribution. It shows a graph with an observed cumulative percentage on the X axis and an expected cumulative percentage on the Y axis. If all the scatter points are close to the reference line, we can say that the dataset follows the given distribution.

A Q-Q (Quantile-Quantile) plot is another graphic method for testing whether a dataset follows a given distribution. It differs from the probability plot in that it shows observed and expected values instead of percentages on the X and Y axes. If all the scatter points are close to the reference line, we can say that the dataset follows the given distribution.

Origin supports four given distributions (Normal, Lognormal, Exponential, and Weibull), and five methods for plotting percentile approximations (Blom, Benard, Hazen, Van der Waerden, and Kaplan-Meier).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ใช้พล็อตความน่าเป็นการทดสอบการชุดข้อมูลไปแจกจ่ายให้ แสดงเป็นกราฟเปอร์เซ็นต์การสะสมที่สังเกตบนแกน X และเปอร์เซ็นต์สะสมที่คาดบนแกน Y ถ้าจุดกระจายอยู่ใกล้กับเส้นอ้างอิง เราสามารถบอกได้ว่า ชุดข้อมูลไปแจกจ่ายให้แผน Q-Q (Quantile Quantile) เป็นวิธีอื่นกราฟิกสำหรับการทดสอบว่าการชุดข้อมูลไปแจกจ่ายให้ มันแตกต่างจากพล็อตความน่าเป็นในที่จะสังเกตการแสดงและค่าที่คาดไว้แทนเปอร์เซ็นต์บนแกน X และ Y ถ้าจุดกระจายอยู่ใกล้กับเส้นอ้างอิง เราสามารถบอกได้ว่า ชุดข้อมูลไปแจกจ่ายให้จุดเริ่มต้นสนับสนุนสี่ให้กระจาย (ปกติ Lognormal โพเนนเชียล และฟังก์ชัน Weibull), และวิธีที่ 5 สำหรับการพล็อต percentile เพียงการประมาณ (Blom, Benard, Hazen, Van der Waerden และมุ นเช่น Kaplan)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ความน่าจะเป็นพล็อตที่ใช้ในการทดสอบว่าชุดข้อมูลดังต่อไปนี้ได้รับการกระจาย มันแสดงให้เห็นกราฟที่มีการตั้งข้อสังเกตร้อยละสะสมบนแกน X และร้อยละสะสมคาดว่าในแกน Y ถ้าทุกจุดที่กระจายอยู่ใกล้กับเส้นอ้างอิงที่เราสามารถพูดได้ว่าชุดข้อมูลดังต่อไปนี้การจัดจำหน่ายที่ได้รับ. QQ (Quantile-Quantile) พล็อตเป็นวิธีกราฟิกอื่นสำหรับการทดสอบว่าชุดข้อมูลดังต่อไปนี้ได้รับการกระจาย มันแตกต่างจากพล็อตน่าจะเป็นในการที่จะแสดงให้เห็นข้อสังเกตและคาดว่าค่าแทนเปอร์เซ็นต์ในแกน X และ Y ถ้าทุกจุดที่กระจายอยู่ใกล้กับเส้นอ้างอิงที่เราสามารถพูดได้ว่าชุดข้อมูลดังต่อไปนี้การจัดจำหน่ายที่ได้รับ. แหล่งกำเนิดสนับสนุนสี่แจกแจงที่กำหนด (ปกติ Lognormal, เอกและ Weibull) ห้าและวิธีการในการวางแผนการประมาณร้อยละ (บลอม Benard , Hazen, Van der Waerden และ Kaplan-Meier)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

น่าจะเป็นแปลงเพื่อใช้ทดสอบว่าข้อมูลต่อไปนี้ได้รับการกระจาย แสดงกราฟที่มีค่าสังเกตที่สะสมบนแกน X และแกน Y ไว้สะสมเปอร์เซ็นต์ใน . ถ้าทุกจุดกระจายอยู่ใกล้กับเส้นอ้างอิง เราสามารถพูดได้ว่าข้อมูลต่อไปนี้ได้รับการกระจาย

เป็นครั้งแรก ( ควอนไทล์ควอนไทล์ ) แปลงเป็นอีกวิธีกราฟิกเพื่อทดสอบว่าชุดข้อมูลดังต่อไปนี้ให้กระจาย มันแตกต่างจากความน่าจะเป็นพล็อตในที่แสดงได้ และคาดว่าค่าแทนค่าในแกน X และแกน Y . ถ้าทุกจุดกระจายอยู่ใกล้กับเส้นอ้างอิง เราสามารถพูดได้ว่าข้อมูลต่อไปนี้ได้รับการกระจาย

ที่มาสนับสนุนสี่ได้รับการกระจาย ( ปกติ , แบบ , ชี้แจง , และไวบูลล์ ) และห้าวิธีการวางแผน การรับรู้ ( บลูม benard เฮเซิน , , , ฟาน เดอร์ waerden และ Kaplan ไมเออร์ )