這篇文章給大家介紹大數(shù)據(jù)中如何使用Q-Q圖驗證數(shù)據(jù)的分布，內容非常詳細，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

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Q-Q圖是檢驗任何隨機變量（如正態(tài)分布、指數(shù)分布、對數(shù)正態(tài)分布等）分布的圖形方法，是觀察任何分布性質的一種統(tǒng)計方法。

例如，如果給定的一個分布需要驗證它是否是正態(tài)分布，我們運行統(tǒng)計分析并將未知分布與已知正態(tài)分布進行比較。然后通過觀察Q-Q圖的結果，我們可以確定給定的分布是否正態(tài)分布。

繪制Q-Q圖的步驟：

1. 給定一個未知的隨機變量。

2. 找到每個百分位值

3. 生成一個已知的隨機分布，根據(jù)該分布同樣遵循步驟1-2。

4. 繪制Q-Q圖

給定一個隨機分布，需要驗證它是否為正態(tài)/高斯分布。為了便于理解，我們將這個未知分布命名為X，將已知的正態(tài)分布命名為Y。

生成未知分布X:

X = np.random.normal(loc=50, scale=25, size=1000)

我們正在生成一個正態(tài)分布，有1000個值，平均值=50，標準差=25。

查找1%~100%：

X_100 = []
for i in range(1,101):
    X_100.append(np.percentile(X, i))

計算每個百分位數(shù)（1%，2%，3%，. . .，99%，100%）X的隨機分布值，并將其存儲在X_100中。

生成已知的隨機分布Y及其百分位值：

Y = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000)

生成一個正態(tài)分布，其平均值為0，標準偏差為1，需要與未知分布X進行比較，以驗證X分布是否正態(tài)分布。

Y_100 = []
for i in range(101):
    Y_100.append(np.percentile(Y, i))

計算每個百分位數(shù)（1%，2%，3%，. . .，99%，100%）Y的隨機分布值，并將其存儲在Y_100中。

繪圖：

為以上獲得的未知分布值繪制散點圖。

這里X是未知分布，要與Y這個正態(tài)分布相比。

對于Q-Q圖，如果圖中的散點在一條直線上，則兩個隨機變量具有相同的分布，否則它們具有不同的分布。

從上面的Q-Q圖可以看出X是正態(tài)分布的。

如果兩個分布不一樣呢？

如果X不是正態(tài)分布，并且它有其他分布，那么如果Q-Q圖是在X和正態(tài)分布之間繪制的，那么散射點就不會在一條直線上。

這里，X分布是對數(shù)正態(tài)分布，因此Q-Q圖中的散射點不是直線。

讓我們再觀察一下：

這是4個不同條件下X和Y分布的Q-Q圖。

• 左上：對數(shù)正態(tài)分布與正態(tài)分布的QQ圖

• 右上：正態(tài)與指數(shù)分布的QQ圖

• 左下：指數(shù)與指數(shù)分布的QQ圖

• 右下：logistic與logistic分布的QQ圖

python實現(xiàn)：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

X = np.random.normal(loc=50, scale=25, size=1000)
X_100 = []
for i in range(1,101):
  X_100.append(np.percentile(X, i))

Y = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000)
Y_100 = []
for i in range(1,101):
  Y_100.append(np.percentile(Y, i))
  
plt.scatter(X_100, Y_100)
plt.grid()
plt.ylabel("Y - normal distribution")
plt.xlabel("X - normal distribution")
plt.show()

Q-Q圖可以用來比較任意兩個分布，并且可以通過與已知分布的比較來驗證未知分布。這種方法有一個主要的局限性，即需要大量的數(shù)據(jù)點，因為得出較少的數(shù)據(jù)不是明智的決定。通過觀察Q-Q圖可以預測這兩種分布是否相同。

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