用qq图比较两个样本分布

PP图和QQ图检查2个数据集是否符合同一分布

1.QQ图检查2个数据集是否符合同一分布,Purpose:Check If Two Data Sets Can Be Fit With the Same Distribution PP图和QQ图 - 三年一梦 - 博客园 https://www.cnblogs.com/king-lps/p/7840268.html Python中作Q-Q图(quantile-quantile Plot) - Arkenstone - 博客园 https://www.cnblogs.com/arkenstone/

统计工具之QQ图

正态 QQ 图和普通 QQ 图分位数-分位数 (QQ) 图是两种分布的分位数相对彼此进行绘制的图.评估数据集是否正态分布,并分别研究两个数据集是否具有相似的分布. 如何构建正态 QQ 图首先,数据值经过排序,且累积分布值按照公式 (i– 0.5)/n 进行计算,其中字母表示总数为 n 的值中的第 i 个值(累积分布值给出了某个特定值以下的值所占的数据比例).累积分布图通过以比较方式绘制有序数据和累积分布值得到(如下图中左上角的图表所示).标准正态分布(平均值为 0 标准方差为 1 的高斯分布

Q-Q图原理详解及Python实现

[导读]在之前的<数据挖掘概念与技术第2章>的文章中我们介绍了Q-Q图的概念,并且通过调用现成的python函数, 画出了Q-Q图, 验证了Q-Q图的两个主要作用,1. 检验一列数据是否符合正态分布 2. 检验两列数据是否符合同一分布.本篇文章将更加全面的为大家介绍QQ图的原理以及自己手写函数实现画图过程本文的代码文件(jupyter)和数据文件可以在我们的公众号"数据臭皮匠" 中回复"QQ图"获取 Q-Q图是什么 QQ图是quantile-quan

PP图和QQ图

一. QQ图分位数图示法(Quantile Quantile Plot,简称 Q-Q 图) 统计学里Q-Q图(Q代表分位数)是一个概率图,用图形的方式比较两个概率分布,把他们的两个分位数放在一起比较.首先选好分位数间隔.图上的点(x,y)反映出其中一个第二个分布(y坐标)的分位数和与之对应的第一分布(x坐标)的相同分位数.因此,这条线是一条以分位数间隔为参数的曲线.如果两个分布相似,则该Q-Q图趋近于落在y=x线上.如果两分布线性相关,则点在Q-Q图上趋近于落在一条直线

Q-Q图和P-P图

一. QQ图分位数图示法(Quantile Quantile Plot,简称 Q-Q 图) 统计学里Q-Q图(Q代表分位数)是一个概率图,用图形的方式比较两个概率分布,把他们的两个分位数放在一起比较.首先选好分位数间隔.图上的点(x,y)反映出其中一个第二个分布(y坐标)的分位数和与之对应的第一分布(x坐标)的相同分位数.因此,这条线是一条以分位数间隔为参数的曲线.如果两个分布相似,则该Q-Q图趋近于落在y=x线上.如果两分布线性相关,则点在Q-Q图上趋近于落在一条直线

Python中作Q-Q图（quantile-quantile Plot）

Q-Q图主要可以用来回答这些问题: 两组数据是否来自同一分布 PS:当然也可以用KS检验,利用python中scipy.stats.ks_2samp函数可以获得差值KS statistic和P值从而实现判断. 两组数据的尺度范围是否一致两组数据是否有类似的分布形状前面两个问题可以用样本数据集在Q-Q图上的点与参考线的距离判断:而后者则是用点的拟合线的斜率判断. 用Q-Q图来分析分布的好处都有啥?(谁说对了就给他) 两组数据集的大小可以不同可以回答上面的后两个问题,这是更深入的数据分布层面的

Q-Q图

来自:https://mp.weixin.qq.com/s/_UTKNcOgKQcCogk2C2tsQQ 正负样本数据集符合独立同分布是构建机器学习模型的前提,从概率的角度分析,样本数据独立同分布是正负样本数据从某一定的数据分布随机抽取的,且正负样本的分布是不一样的.举例来说,若我们用非洲的西瓜作为训练集,然后用中国西瓜作为测试集,则数据集可能不满足同分布这一前提:抛硬币是最简单的独立同分布:用专业术语举例,若数据集符合正态分布,测试集符合均匀分布,那么数据集不满足独立同分布这一前提. 本文用Q

怎么用Q-Q图验证数据集的分布

样本数据集在构建机器学习模型的过程中具有重要的作用,样本数据集包括训练集.验证集.测试集,其中训练集和验证集的作用是对学习模型进行参数择优,测试集是测试该模型的泛化能力. 正负样本数据集符合独立同分布是构建机器学习模型的前提,从概率角度分析,样本数据独立同分布是正负样本数据是从某一特定的数据分布随机抽取得到的,且正负样本的分布是不一样的.举例来说,若我们用非洲的西瓜作为训练集,然后用中国的西瓜作为测试集,则数据集可能不满足同分布这一前提:抛硬币是最简单的独立同分布:用较专业的学术用语来举例,若训

正态QQ图的原理

code{white-space: pre;} pre:not([class]) { background-color: white; }if (window.hljs && document.readyState && document.readyState === "complete") { window.setTimeout(function() { hljs.initHighlighting(); }, 0);} .main-container

HTML中设置背景图的两种方式

HTML中设置背景图的两种方式 1.background background:url(images/search.png) no-repeat top; 2.background-image background-image:url(images/search.png): background-repeat:no-repeat;

R语言绘制QQ图

无论是直方图还是经验分布图,要从比较上鉴别样本是否处近似于某种类型的分布是困难的 QQ图可以帮我们鉴别样本的分布是否近似于某种类型的分布 R语言,代码如下: > qqnorm(w);qqline(w)> w <- c(75.0, 64.0, 47.4, 66.9, 62.2, 62.2, 58.7, 63.5,+ 66.6, 64.0, 57.0, 69.0, 56.9, 50.0, 72.0)> qqnorm(w);qqline(w)

全基因组关联分析（GWAS）:为何我的QQ图那么飘

前段时间有位小可爱问我,为什么她的QQ图特别飘,如果你不理解怎样算飘,请看下图: 理想的QQ图应该是这样的: 我当时的第一反应是:1)群体分层造成的:2)表型分布有问题.因此让她检查一下数据的群体分层情况,如果没有问题就看一下表型分布. 这段时间有空了,我觉得有必要梳理一下这个飘逸的QQ图,到底是怎么回事儿以及如何确定这么飘逸的QQ图有没有问题. 1.产生飘逸的QQ图的原因产生飘逸的qq图的原因有很多,比如我们喜闻乐见的:基因多效性(polygenicity).也有可能是混淆偏倚,比如群体分层

R & ggplot2 & Excel绘图（直方图/经验分布图/QQ图/茎叶图/箱线图）实例

持续更新~ 散点图条形图文氏图饼图盒型图频率直方图热图 PCA图 3D图火山图分面图分面制作小多组图地图练习数据: year count china Ame jap '12 2.800000 1.500000 4.500000 2.500000 '13 2.941956 1.587559 5.342547 2.814862 '14 3.508838 1.648075 5.429438 2.701108 '15 4.011208 1.533966 5.419301 2.660

JavaScript+HTML+CSS 无缝滚动轮播图的两种方式

第一种方式在轮播图最后添加第一张,一张重复的图片. 点击前一张,到了第一张,将父级oList移动到最后一张(也就是添加的重复的第一张),在进行后续动画. 点击下一张,到了最后一张(也就是添加的重复的第一张),将父级oList移动到第一张,在进行后续动画. HTML代码 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>

POJ3268 Silver Cow Party （建反图跑两遍Dij）

One cow from each of N farms (1 ≤ N ≤ 1000) conveniently numbered 1..N is going to attend the big cow party to be held at farm #X (1 ≤ X ≤ N). A total of M (1 ≤ M ≤ 100,000) unidirectional (one-way roads connects pairs of farms; road i requires Ti (1

网站接入QQ登录的两种方法

第一种使用系统自带按钮登录,但是这样会弹出新窗口,不喜欢 //调用QC.Login方法,指定btnId参数将按钮绑定在容器节点中 QC.Login({ //btnId:插入按钮的节点id,必选 btnId:"qqLoginBtn", //用户需要确认的scope授权项,可选,默认all scope:"all", //按钮尺寸,可用值[A_XL| A_L| A_M| A_S| B_M| B_S| C_S],可选,默认B_S size: "B_M"

图的两种遍历：DFS&BFS

DFS和BFS在图中的应用: 图连通性判定:路径的存在性:图中是否存在环:求图的最小生成树:求图的关键路径:求图的拓扑排序. DFS:简单的说,先一直往深处走,直到不能再深了,再从另一条路开始往深处走,直到所有路都走完: struct node { int next; //E[i].next指向图中与i同父的下一个结点 int to; //E[i].to指向图中i的子结点 }E[]; int N; ]; //记录各点的父结点 ]; //记录这个点是否走过 void DFS(int u) { vi

paraview显示指定时间段的时均图（两种方法）

方法一: 首先计算以后会得到每个时刻的网格数据,如下图: 但是我们只想要比如最后2s的数据,如果直接导入,paraview会把从0s时刻的数据全部加载,做时均图的时候也就是对整个时间段做时均,不是我们想要的效果.这时候可以这样,新建一个文件夹,把最后20s对应的数据文件拷到那个文件夹下,如下图: 可以看到,这里的数据从1000开始,我的时间步长是0.01,所以是10s时刻开始,然后用paraview导入这些数据,如下图: 选择第一个Type是Group的那个数据,效果如下: 然后开始做时均处理:

hdu 3691最小割将一个图分成两部分

转载地址:http://blog.csdn.net/xdu_truth/article/details/8104721 题意:题给出一个无向图和一个源点,让你求从这个点出发到某个点最大流的最小值.由最小割最大流定理,最全局最小割就可以了,但是因为我没有模版所以这题就悲剧了--之前找到了一个模版改半天没改好,后来发现只要改一个地方就行了,AC了发现速度还挺快的,代码也不长,嗯,这个模版要收藏这个代码跑了600+ms 下面那个模板跑了1400+ms #include<iostream> #inc

PP图|QQ图|正态性检验|K-S检验|S-W检验|

应用统计学: 物理条件一致时,有理由认为方差是一致的.配对检验可排除物理影响,使方差变小,但是自由度降低了,即样本数变小.二项分布均值假设检验的模型要依据前面的假设条件: PP图统计图要看中间的贴近情况即先通过直方图得到PP-plot,通过散点图拟合一个线性直线,找该直线的截距和斜率,通过截距和斜率的值找到正态参数均值和方差,可对这些正态参数进行正态检验. 小样本使用SW检验,大样本使用K-S检验.K-S检验可以做修正来减小样本偏差,修正具体是实际和理论概率累积量的max偏差值与零相比.

用qq图比较两个样本分布

热门专题