SAS如何做P－P，Q－Q图

shiyiming

欲进行正态性检验，请教用sas如何做p－p和q－q图

shiyiming

[code:b1596]proc reg data=dsn;
      title 'PP Plot';
      model dependentVar=independentVar ;
      plot npp.*r.;   
   run;
      title 'QQ Plot';
      plot r.*nqq.;
   run;[/code:b1596]

shiyiming

用proc univariate可以做正态检验
用proc capability可以作QQ和pp图

shiyiming

正好问一下，PP图，什么要取对数？然后为什么是一条直线呢？谢谢！！！

shiyiming

这是因为QQ图其实是根据函数Y=(X-MEAN)/DEV标示刻度的,若X服从正态分布,则Y服从标准正态,为了方便,在纵轴上不标Y值,而直接标示当Y服从标准正态分布时的分布值F(Y).  即当X服从正态时(X,Y)或(X,F(Y))在直角平面上是一根直线.


我们根据X的取值和它对应的经验分布值在QQ图上描点,若描出的不近似为一根直线,则X不服从正态分布.

shiyiming

呵呵，是P-P图，为什么要取对数？

shiyiming

sorry,必须要更正一下。
关于正态性检验有三个图必须好好区分：概率图，PP图，QQ图

1、概率图其实是根据函数Y=(X-MEAN)/DEV标示刻度的,若X服从正态分布,则Y服从标准正态,为了方便,在纵轴上不标Y值,而直接标示当Y服从标准正态分布时的分布值F(Y)。 即当X服从正态时(X,Y)或(X,F(Y))在直角平面上是一根直线。
我们根据X的取值和它对应的经验分布值在概率图上描点,若描出的不近似为一根直线,则X不服从正态分布。

2、pp图是用数据的经验分布值，对理论分布值描点，如果经验分布和理论分布一致，则描出的点就是i/n=F(X(i))表示的直线，它过原点，斜率为1,其中，n是数据个数，i是X的秩。

3、QQ图是用数据的分位数，对理论分布的分位数描点，如果经验分布和理论分布一致，则描出的点就是x(i)=F[size=59:58f02][color=red:58f02]-1[/color:58f02][/size:58f02]( [(i- 0.375 )/(n + 0.25)] )对应的直线,其中F是理论分布。

这三个图各有优劣，总的来说，概率图和QQ图直观易估，PP图较灵敏

shiyiming

在《医学统计学》（孙振球、徐勇勇主编，人民卫生出版社）P43描述的概率图（probabilty－probabilty plot，P－P plot）和分位数图（quantile－quantile plot，Q－Q plot），不知楼上的概率图的定义见于那儿的资料。

shiyiming

The PROBPLOT statement creates a probability plot, which compares ordered values of a variable with percentiles of a specified theoretical distribution such as the normal. If the data distribution matches the theoretical distribution, the points on the plot form a linear pattern. Thus, you can use a probability plot to determine how well a theoretical distribution models a set of measurements.

probability plot就是概率图,可见魏宗舒的<概率论与数理统计>P333,它与QQ图本质一样,不同的是QQ图横轴是以理论分布的分位数为坐标,而概率图以理论分布的概率为坐标,而这个概率和QQ图的分位数是一一对应的.

shiyiming

《经济计量学精要》机械出版社出的，达莫达尔N.古亚拉提，第114面，Minitab计算出每一观察值发生的概率.....（假定是正态分布）并将所得概率值取对数。就这个地方，为什么要取对数呢？觉得很奇怪