Используйте функцию qqplot для построения квантиль-квантильных графиков (Q-Q).
Два набора данных
Сравните квантили из двух наборов данных с помощью квантиль-квантильного графика, чтобы проверить, имеют ли они одинаковое распределение.
1. Задайте набор данных.
Столбец 2 содержит номер партии, для которой проводилось измерение, а столбец 3 — измеренную прочность пластин связанного силикатного нитрата.
2. Извлеките столбцы 2 и 3.
3. Вызовите функцию vlookup, чтобы разделить данные измерений для партий 1 и 2.
4. Вычислите первый и третий квартили каждой партии.
5. Постройте квантиль-квантильный график и квантили.
Эталонная линия 1-1 построена, чтобы подчеркнуть изменение данных.
Из квантиль-квантильного графика видно, что распределения для этих двух партий различаются, хотя значения и близки для очень малых и очень больших процентилей. Квантили для партии 1 значительно больше квантилей для партии 2, что может быть обусловлено различными условиями обработки.
Нормальное распределение
Определите, проводились ли измерения с помощью измерителя теплового потока случайным образом. Проверьте, соответствуют ли измерения нормальному распределению, путем их сравнения с нормальным распределением на квантиль-квантильном графике.
1. Задайте набор данных, описывающий тепловой поток.
2. Найдите точки данных для нормального квантиль-квантильного графика.
3. Найдите линию наилучшего соответствия, чтобы проверить, насколько близки квантили данных к квантилям нормального распределения.
4. Постройте квантиль-квантильный график и линию наилучшего соответствия.
Очень близкая корреляция с эталонной линией указывает на то, что распределение выборок нормальное.
Проверка нормальности — это одна из проверок, проводимых для обнаружения отклонений.
Распределение Вейбулла
Проверьте, соответствует ли набор данных распределению Вейбулла.
1. Сохраните в векторе R напряжения пробоя электрической изоляции для кабелей, находящихся под возрастающим градиентом напряжения.
2. Постройте гистограмму данных.
Из гистограммы видно, что данные не соответствуют нормальному распределению. Данные перекошены в одну сторону. Данные можно сравнить с распределением Вейбулла на квантиль-квантильном графике.
3. Найдите точки данных для квантиль-квантильного графика распределения Вейбулла.
4. Найдите линию наилучшего соответствия, чтобы проверить, насколько близки квантили данных квантилям распределения Вейбулла.
5. Постройте квантиль-квантильный график и линию наилучшего соответствия.
Близкая корреляция с эталонной линией указывает на то, что этот набор данных можно моделировать с помощью распределения Вейбулла.
При построении квантиль-квантильных графиков распределения Вейбулла используется логарифмическая шкала.
Справочная информация
Lawless, J.F., Statistical Methods for Lifetime Data (Статистические методы обработки ресурсных данных), 2-е изд., Wiley-Interscience, 2002.