验证数据是否满足正态分布——Q-Q图和P-P图
Q-Q图
这篇文章是关于Q-Q图的程序设计：
http://www.docin.com/p-44022618.html
有个关于Q-Q图和P-P图的R语言例子：
n=100
a=rnorm(n) #产生100个正态随机变量
p=pnorm(a) #求正态分布函数值（正态累积概率）
t=rank(a)/n#求观察累积概率
q=qnorm(t) #求分位数值
plot(p,t)#画P-P图
plot(a,q) #画Q-Q图
有关分位数的概念：
分位数
quantile fractile
定义
设连续随机变量X的分布函数为F(X)，密度函数为p(x)。那么，对任意0<p<1的p，称F(X)=p的x为此分布的分位数，或者下侧分位数。简单的说，分位数指的就是连续分布函数中的一个点，这个点对应概率p。
其他定义
若概率0<p<1，随机变量X或它的概率分布的分位数Za。是指满足条件p(X>Za)=α的实数。 分位数有三种不同的称呼，即α分位数、上侧α分位数与双侧α分位数，它们的定义如下： 当随机变量X的分布函数为 F(x)，实数α满足0 <α<1 时，α分位数是使P{X< xα}=F(xα)=α的数xα， 上侧α分位数是使P{X >λ}=1-F(λ)=α的数λ，
双侧α分位数是使P{X<λ1}=F(λ1)=0.5α的数λ1、使 P{X>λ2}=1-F(λ2)=0.5α的数λ2 如t分布的分位数表，自由度f=20和α=0.10时的双侧分位数为正负1.7247。
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