範例：分位數圖
兩個數據集
比較分位數圖中兩組資料的分位數，以檢驗其分佈是否相同。
1. 定義數據集。
欄 2 顯示已建立量值的批次，欄 3 顯示結合矽與硝酸鹽的量測強度長條圖。
2. 萃取 2 及 3 兩欄利率。
3. 根據量測是在批次 1 或批次 2 中採用，呼叫
vlookup 分割數據。
4. 計算每個批次的第一及第三個四分位數。
5. 繪製分位數圖及分位數。
繪製 1 對 1 的參照線，以突顯數據的變化。
雖然非常小與非常大百分位數的值相似，但分位數圖顯示這兩個批次不共用相同的分佈。批次 1 的分位數明顯高於批次 2，暗示處理條件大不相同。
常態分佈
判斷熱流計的量測是否為隨機提取。比較量測與分位數圖的常態分佈，以檢查其是否為常態分佈。
1. 定義數據集，以描述熱流。
2. 求解常態分位數圖的數據點。
3. 求解最佳擬合線，以檢視數據分位數與常態分佈分位數有多近。
4. 繪製分位數圖與最佳擬合線。
相關性與參照線非常接近，表示樣本為常態分佈。
常態性檢查是檢測離群值所執行的檢驗之一。
韋伯分佈
檢驗數據集是否遵循韋伯分佈。
1. 以向量 R 記錄提高電壓加壓之纜線的電氣絕緣電壓故障。
2. 繪製數據的柱狀圖。
柱狀圖顯示數據不是常態分佈。數據偏斜於一側。您可比較分位數圖中的韋伯分佈數據。
3. 求解韋伯分位數圖的數據點。
4. 求解最佳擬合線，以檢視數據分位數與韋伯分佈分位數有多近。
5. 繪製分位數圖與最佳擬合線。
相關性與參考線接近，表示可以韋伯分佈建立數據集模型。
參照
J.F. Lawless 所著 Statistical Methods for Lifetime Data (存活數據統計方法) 第 2 版，Wiley-Interscience 於 2002 年出版。
