Fig.1 : Normal Probability Plot wit

Fig.1 : Normal Probability Plot with regression residuals

But this line plot of on with = (i- )/( ), i=1,2,…, n is not appropriate to check normality of Y ’s. It true that, when the mutually independent Y ’s are normally distributed with mean  = X  and common standard deviation , ’s are distributes as normal with mean zero but standard deviations are different multiples (depending on X) of . Also ’s are not mutually independent. So, one needs modification (Hocking, 2003).

This study suggests a natural modification by extracting independent and identically distributed normal components from = Y – X using principal component analysis. It will not be possible to carry out the suggested modification by using statistical tables and calculators or on PC; it computer intensive. One would need principal component analysis module, which is common in most statistical packages such as Eigen Analysis in Minitab.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ภาพ: ปกติความน่าเป็นพล็อตกับถดถอยค่าคงเหลือ แต่บรรทัดวงศาคณาญาติของบนกับ = (i-) / (), ฉัน = 1, 2,..., n ไม่เหมาะสมเพื่อตรวจสอบ normality ของ Y ' s มันจริงที่ เมื่อมีกระจายของ Y เป็นอิสระกันกับเฉลี่ยปกติ = X และทั่วไปส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน ของจะกระจายเป็นปกติกับค่าเฉลี่ยแต่ศูนย์คูณแตกต่างกัน (ขึ้นอยู่กับ X) ของมีค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน นอกจากนี้ยังไม่เป็นอิสระแก่กันและกัน ดังนั้น หนึ่งต้องแก้ไข (Hocking, 2003) การศึกษานี้แนะนำเปลี่ยนแปลงธรรมชาติ โดยแยกอิสระ และกระจายเหมือนกันปกติส่วนประกอบจาก = Y-X ใช้วิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก จะไม่สามารถดำเนินการเปลี่ยนแปลงที่แนะนำ โดยใช้ตารางทางสถิติและเครื่องคิดเลข หรือ บนพี ซี เรื่องคอมพิวเตอร์แบบเร่งรัด หนึ่งจะต้องประกอบหลักโมดูลการวิเคราะห์ ซึ่งในแพคเกจทางสถิติมากที่สุดเช่นวิเคราะห์ Eigen ในปัจจัย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รูปที่ 1: ปกติน่าจะเป็นพล็อตที่มีการถดถอยเหลือแต่พล็อตนี้สายกับ = (i-) / () i = 1,2, ... , n ไม่เหมาะสมที่จะตรวจสอบปกติของ Y 's มันเป็นความจริงว่าเมื่อเป็นอิสระร่วมกัน Y 's มีการกระจายปกติเฉลี่ย = X และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานทั่วไป' s กระจายอยู่ตามปกติที่มีค่าเฉลี่ยเป็นศูนย์ แต่เบี่ยงเบนมาตรฐานที่แตกต่างกันหลาย (ขึ้นอยู่กับ X) ของ นอกจากนี้ยังมีของที่ไม่เป็นอิสระร่วมกัน . ดังนั้นการปรับเปลี่ยนความต้องการหนึ่ง (สาบ, 2003) การศึกษาครั้งนี้แสดงให้เห็นการเปลี่ยนแปลงทางธรรมชาติโดยแยกเป็นอิสระและจัดจำหน่ายชิ้นส่วนเหมือนกันตามปกติจาก = Y - X โดยใช้การวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก มันจะเป็นไปไม่ได้ที่จะดำเนินการปรับเปลี่ยนการแนะนำโดยใช้ตารางสถิติและเครื่องคิดเลขหรือบนเครื่องคอมพิวเตอร์ มันคอมพิวเตอร์อย่างเข้มข้น หนึ่งจะต้องโมดูลวิเคราะห์องค์ประกอบหลักซึ่งเป็นเรื่องธรรมดาในแพคเกจทางสถิติมากที่สุดเช่นการวิเคราะห์ Eigen ใน Minitab

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความน่าจะเป็นแบบปกติกับการถดถอย” : พล็อตค่า

แต่บรรทัดนี้แปลงด้วย = ( - ) / ( ) , i = 1 , 2 , . . . , n ไม่เหมาะสม การตรวจสอบปกติของ Y ' s มันจริงที่ว่า เมื่อเป็นอิสระแก่กันและกัน Y ' s มีการแจกแจงปกติที่มีค่าเฉลี่ย = x และ ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานทั่วไป ,' s จะกระจายเป็นปกติ หมายความว่า ศูนย์ แต่เป็นหลาย ๆส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานแตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับ X )  . นอกจากนี้ ' s ไม่ได้เป็นอิสระแก่กันและกัน ดังนั้นหนึ่งต้องแก้ไข ( Hocking , 2003 )

สรุปการปรับเปลี่ยนธรรมชาติโดยแยกเป็นอิสระและชิ้นส่วนกระจายเหมือนปกติ ( X = Y โดยใช้การวิเคราะห์องค์ประกอบหลักมันจะไม่เป็นไปได้ที่จะดําเนินการแนะนำการใช้ตารางสถิติและเครื่องคิดเลขหรือบนคอมพิวเตอร์พีซี มันเข้มข้น หนึ่งจะต้องโมดูลการวิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก ซึ่งมีทั่วไปในแพคเกจมากที่สุด เช่น การวิเคราะห์ทางสถิติ eigen

ใน Photoshop ได้