QQ图 sns.probplot()

QQ图是一种用于比较数据分布与已知分布(如正态分布)的工具。通过绘制数据集的分位数与标准分布的分位数对比,可以直观地判断数据是否接近特定分布。当数据点近似构成直线时,说明数据分布与所选标准分布相似。Scipy的`stats.probplot`函数可用于绘制QQ图,辅助分析数据分布情况。

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什么是QQ图

看过写的最好的一篇是:link
理解qq图可以帮助我们探索数据属于哪种分布。
在这里插入图片描述
画出分位数的位置:
在这里插入图片描述
以上是正太分布、均匀分布、指数分布的标准曲线。
如果我们获得的现实数据集,画出直方图(hist)," 长得很像正太分布 " . 那该数据的分布就是近似的正太分布。
对这个数据集也求各种分位数。将标准正太分布的分位数做横轴,数据集对应的分位数做纵轴,出来的数据点应该近似是一条直线。 为什么呢?
因为 分布相近的话,那数据增长的比例也相近,比如,数据集的 i 分位数 / 正太分布的 i 分位数 = 常数(与i无关)。也可以从上面带有分位线的图形感受一下。

下面是一个QQ图的例子。
在这里插入图片描述

scipy 画 QQ图

stats.probplot(train_data['V0'], plot=plt)

用的是stats模块下的probplot这个函数,scipy本身不具有画图的功能这里使用matplotlib的pyplot作为画图工具。

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