茎叶图怎么看 茎叶图怎么看分布特征
怎样看散点图残是等方的
1若回归模型存在异方,残图上的点会出现一定的规律.
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2如有一点明显偏离其他点,我们先来想中位数:把茎按由小到大顺序排列画图,则从上数叶,从下数叶,把相同数量的去掉,其实就是从两边往中间对称着数即可。一下正态分布的特征,正态分布的x轴为样本值,从左到右x是逐渐增大的,y轴是每个样本值对应的出现的概率。概率值先上升后下降,且在中间位置达到。应该核查,看是否舍去此点.
3若出现曲线或明显直线的关系,可考虑改变现有拟合情况.
4残图的点分布是出现喇叭表示方不等 ,可考虑对方进行稳健话处理. 在 SPSS
怎么求茎叶图中的众数和中位数
如果是判断某个样本是否符合某个已知分布,比如正态分布,则需要先计算出标准正态分布的累计分布函数,然后在计算样本集的累计分布函数。两个函数之间在不同的取值处会有不同的值。我们只需要找出来值的那个点D。然后基于样本集的样本数和显著性水平找到值边界值(类似于t检验的边界值)。判断边界值和D的关系, 如果D小于边界值,则可以认为样本的分布符合已知分布,否则不可以。看叶里出现最多的数,再加上茎,即是众数,如:茎5,对的叶中1最多,则众数是51
如果你还没搞清楚的话,我就把那些数字详细地写出来 。甲图;21,43,45,58,74,78,77,76,82,83,85,90.乙图;20;21,25,26,27,26,32,33,37,39,36,44,45,42,58,61,75,78茎叶图要怎么看?????
与直方图类似的还有茎叶图,茎叶图是类似于表格形式去表示每个值出现的频次。将数的大小基本不变或变化不大的位作为一个主干(茎),将变化大的位的数作为分枝(叶),列在主干的后面,这样就可以清1. Q-Q图楚地看到每个主干后面的几个数,每个数具体是多少。
关于数学的茎叶图 怎么看呢 哪位数学高手详细解读一下 !!!
茎叶图(Stem-and-Leaf display)又称“枝叶图”,由统计学家约翰托奇( Arthur Bowley)设计,它的思路是将数组中的数按位数进行比较,最中间一栏是十位数,旁边的数字是个位数,组其优点为:从统计图上没有原始数据信息的损失,所有数据信息都可以从茎叶图中得到。茎叶图中的数据可以随时记录,随时添加,方便记录与表示。成一个个数字
如何判断一组数据是否符合正态分布
2. 直方图在前面的文章中讲过,很多模型的设条件都是数据是服从正态分布的。这篇文章主要讲讲如何判断数据是否符合正态分布。主要分为两种方法:描述统计方法和统计检验方法。
可以把Q-Q图中的y轴理解成正态分布中的x轴, 如果拟合出来的直线是45度,可以保证中位数两边的数值分布是一样的,即正态分布中基于中位数左右对称。描述统计方法
描述统计就是用描述的数字或图表来判断数据是否符合正态分布。常用的方法有Q-Q图、P-P图、直方图、茎叶图。
此Q-Q非用于聊天的QQ,Q是quantile的缩写,即分位数。 分位数就是将数据从小到大排序,然后切成100份,看不同位置处的值。比如中位数,就是中间位置的值。
Q-Q图的x轴为分位数,y轴为分位数对应的样本值。x-y是散点图的形式,通过散点图可以拟合出一条直线, 如果这条直线是从左下角到右上角的一条直线,则可以判断数据符合正态分布,否则则不可以。
拟合出来的这条直线和正态分布之间有什么关系呢?为什么可以根据这条直线来判断数据是否符合正态分布呢。
在Python中可以使用如下代码来绘制Q-Q图:
from scipy import stats fig = plt.figure res = stats.probplot(x, plot=plt) plt.show
与Q-Q图类似的是P-P图,两者的区别是前者的y轴是具体的分位数对应的样本值,而后者是累计概率。
直方图分为两种,一种是频率分布直方图,一种是频数分布直方图。频数就是样本值出现的次数,频率是某个值出现的次数与所有样本值出现总次数的比值。
在Python中我们可以使用如下代码来绘制频数分布直方图:
importmatplotlib.pyplot asplt plt.hist(x,bins = 10)
可以使用如下代码来绘制频率分布直方图:
importseaborn assns sns.distplot(x)
讲完了描述统计的方法,我们来看一下统计检验的方法。统计检验的方法主要有SW检验、KS检验、AD检验、W检验。
SW检验中的S就是偏度,W就是峰度,峰度和偏度与正态的关系我们在前面的文章有讲过,没看过的同学可以去看看:你到底偏哪边的?
KS检验是基于样本累积分布函数来进行判断的。可以用于判断某个样本集是否符合某个已知分布,也可以用于检验两个样本之间的显著性异。
PDF( probability density function):概率密度函数
用minitab,点“统计”,“正态性检验”,看P值,如果大于0.05,是正态分布,如果没有就不是。
一般是画出频率直方图,看它是否符合正态分布曲线,如果不多即为满足。
正态性检验:判断总体是否服从正态分布的检验
关于数学的茎叶图 怎么看呢 哪位数学高手详细解读一下 !!!
茎叶图的思路是将数组中的数按位数进行比较,将数的大小基本不变或变化不大的位作为一个主干(茎),将变化大的位的数作为分枝(叶),列在主干的后面,这样就可以清楚地看到每个主干后面的几个数,每个数具体是多少 。
茎叶图有三列数:左边的一列数统计数,它是上(或下)向中心累积的值,中心的数(带括号)表示最多数组的个数。
中间的一列表示茎,也就是变化不大的位数。右边的是数组中的变化位,它是按照一定的间隔将数组中的每个变化的数一一列出来,像一条枝上抽出的叶子一样。
扩展资1. KS检验料
将茎叶图茎和叶逆时针方向旋转90度,实际上就是一个直方图,可以从中统计出次数,计算出各数据段的频率或百分比。从而可以看出分布是否与正态分布或单峰偏态统计检验方法分布逼近。
缺点为:茎叶图只便于表示个位之前相不大的数据,而且茎叶图只方便记录两组的数据。两个以上的数据虽然能够记录,但是没有表示两个记录那么直观、清晰 。
参考资料来源:
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