The q-q plot for the data in Table

The q-q plot for the data in Table 2 is shown in the left frame of Figure 11.
In general, what should we take as the corresponding theoretical quantiles? Let the cumulative distribution function of the normal density be denoted by Φ(z). In the previous example, Φ(-1.28) = 0.10 and Φ(0.00) = 0.50. Using the quantile notation, if ξq is the qth quantile of a normal distribution, then
Φ(ξq)= q.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

พล็อต q-q สำหรับข้อมูลในตารางที่ 2 แสดงในเฟรมด้านซ้ายของรูปที่ 11ทั่วไป เราควรเอาอะไรเป็น quantiles ทฤษฎีที่สอดคล้องกันหรือไม่ ให้ฟังก์ชันการแจกแจงสะสมของความหนาแน่นปกติแทน โดย Φ(z) ในตัวอย่างก่อนหน้านี้ Φ(-1.28) = 0.10 และ Φ(0.00) = 0.50 ใช้สัญลักษณ์ quantile ถ้า ξq quantile qth ของการแจกแจงปกติ แล้วΦ(ξq) = q

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

พล็อต QQ ข้อมูลในตารางที่ 2 แสดงให้เห็นในกรอบด้านซ้ายของรูปที่ 11.
โดยทั่วไปสิ่งที่เราควรจะใช้เป็น quantiles ทฤษฎีที่สอดคล้อง? ขอให้ฟังก์ชันการแจกแจงสะสมของความหนาแน่นปกติจะแสดงโดยΦ (Z) ในตัวอย่างก่อนหน้านี้Φ (-1.28) = 0.10 และΦ (0.00) = 0.50 การใช้สัญกรณ์ quantile ถ้าξqเป็น QTH quantile ของการกระจายปกติแล้ว
Φ (ξq) q =

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

พล็อตครั้งแรกสำหรับข้อมูลในตารางที่ 2 จะแสดงในกรอบด้านซ้ายของรูป 11 .
ทั่วไป แล้วเราควรจะใช้เป็นทฤษฎีที่สอดคล้องกัน quantiles ? ให้ฟังก์ชันการแจกแจงสะสมของความหนาแน่นปกติจะเขียนแทนด้วยΦ ( Z ) ในตัวอย่างก่อนหน้านี้ Φ ( - 1.28 ) = 0.10 และΦ ( 0.00 ) = 0.50 . ใช้ควอนไทล์โน้ต ถ้าξ Q คือเล่นควอนไทล์ของการแจกแจงแบบปกติแล้ว
Φ ( ξ q ) = Q