⚙️ Как построить QQ график с помощью Python: полезные советы и инструкции

qq plot (или квантиль-квантиль график) — это график, который используется для проверки нормальности распределения данных. В Python вы можете построить qq plot с использованием библиотеки statsmodels.

import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt

# Ваш массив данных
data = [1, 2, 3, 4, 5]

# Построение qq plot
sm.qqplot(data, line='s')
plt.show()

В приведенном выше коде мы импортируем statsmodels.api и matplotlib.pyplot. Затем мы создаем массив данных data с вашими значениями. Далее мы вызываем функцию qqplot из statsmodels и передаем массив данных data. Параметр line='s' говорит о том, что мы хотим отобразить линию, представляющую ожидаемое нормальное распределение.

Наконец, мы отображаем график с помощью plt.show().

Как построить qq-график в Python

QQ-график (квантили-квантили график) является важным инструментом в анализе данных и используется для проверки соответствия распределения двух переменных. В этой статье мы рассмотрим, как построить qq-график в Python.

Шаг 1: Импорт библиотек

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.stats as stats
    

Для построения qq-графика в Python нам понадобятся следующие библиотеки:

• numpy: для работы с массивами чисел;
• matplotlib: для визуализации данных;
• scipy.stats: для выполнения статистических операций, включая проверку соответствия распределения.

Шаг 2: Создание данных

# Создание случайных данных
data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=100)
    

В этом примере мы создаем случайные данные с помощью функции np.random.normal(). Здесь мы генерируем 100 чисел, распределенных нормально с параметрами loc (среднее значение) = 0 и scale (стандартное отклонение) = 1. Вы можете заменить эти значения на свои.

Шаг 3: Построение qq-графика

# Построение qq-графика
stats.probplot(data, dist="norm", plot=plt)
plt.title("QQ-график")
plt.xlabel("Теоретические квантили")
plt.ylabel("Выборочные квантили")
plt.show()
    

В этом шаге мы используем функцию stats.probplot() из библиотеки scipy.stats для построения qq-графика. Мы передаем наши данные "data", указываем распределение "norm" (нормальное распределение) и задаем объект "plt" для построения графика.

Затем мы добавляем заголовок, подписи осей и отображаем график, используя функцию plt.show().

Полный код

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.stats as stats

# Создание случайных данных
data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=100)

# Построение qq-графика
stats.probplot(data, dist="norm", plot=plt)
plt.title("QQ-график")
plt.xlabel("Теоретические квантили")
plt.ylabel("Выборочные квантили")
plt.show()
    

Вы можете сохранить этот код в файл с расширением .py и запустить его в среде Python, чтобы увидеть полученный qq-график.

Заключение

В этой статье мы изучили, как построить qq-график для анализа соответствия распределения в Python. Мы использовали библиотеки numpy, matplotlib и scipy.stats для создания данных и построения графика. Построение qq-графика позволяет наглядно сравнить распределение выборочных и теоретических квантилей и выявить отклонения от ожидаемого нормального распределения.

Благодаря использованию Python и соответствующих библиотек мы можем легко и быстро построить qq-график и провести анализ данных для принятия дальнейших решений на основе их распределения.