QQplot詳解

一、QQplot圖怎麼做

生成QQplot圖主要需要兩個步驟：

第一步：讀取數據。如果數據在csv文件中，可以使用pandas工具庫讀取csv文件。代碼示例：

import pandas as pd
data=pd.read_csv("data.csv")

第二步：繪製QQplot圖。使用Python的數據可視化工具庫matplotlib實現。代碼示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.stats as stats
stats.probplot(data["ColumnName"], dist="norm", plot=plt)
plt.title("QQ Plot")
plt.show()

其中，stats.probplot函數通過最小二乘法來估計一組數據的分位數對，並利用線性回歸技術求出分位數圖上的理論值與實際值的直線方程。因此，線性直線的擬合越好，數據就越接近正態分布。

二、qq plot圖

qq plot圖即Quantile-Quantile Plot。它展示了一個樣本分布和另一個理論分布之間的關係，通常用於檢查數據是否近似於正態分布。qq plot圖的橫軸表示樣本分布的分位數，縱軸表示理論分布的分位數。

我們可以使用Python中的scipy.stats庫中的probplot()函數方便地創建一個qq plot圖。

三、QQplot向下飄

當我們的數據不符合正態分布時，QQplot圖就會向下飄。這說明了我們的數據與正態分布相比和我們預期的不同。具體來說，QQplot向下飄的情況主要包括兩種：

1、當數據分布比正態分布更「胖」的時候，QQ plot圖會向下飄；

2、當分布的尾部比正態分布的尾部更「長」的時候，QQ plot圖也會向下飄。

四、normal qq plot怎麼看

normal qq plot與普通的qq plot圖相似，只不過它展示的樣本數據是符合正態分布的。我們可以採用類似上述第一步和第二步的代碼生成normal qq plot圖。代碼示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.stats as stats
data = stats.norm.rvs(size=1000)  # 生成1000個符合標準正態分布的隨機數
stats.probplot(data, dist="norm", plot=plt)
plt.title("Normal QQ Plot")
plt.show()

五、QQplot列印

若想將QQplot圖進行列印，只需要將生成的圖像保存為圖片即可。可以使用matplotlib中的savefig()函數來實現圖片保存。代碼示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.stats as stats
data=pd.read_csv("data.csv")
stats.probplot(data["ColumnName"], dist="norm", plot=plt)
plt.title("QQ Plot")
plt.savefig("qq_plot.png")

六、CAD如何註冊

本節將不再重複講解QQplot相關知識，而是介紹如何在CAD中進行註冊。請使用相關手冊或搜索引擎獲得詳細信息。

首先，需要進入CAD的註冊界面。在終端輸入CAD的安裝路徑並跳轉到該目錄下的「AdskLicensing-installer.exe」執行文件，運行該文件，選擇「Register」選項，填寫公司信息、用戶名和密碼即可完成註冊。

注意：因為註冊碼的生成涉及到您所購買的軟體版本和使用時間段等信息，因此請您仔細核對。