使用python statsmodels api绘制分位数-分位数图

Question

我正在尝试确定具有特定参数的正态分布是否适合于数据集。但是，似乎 qqplot 的效果不如预期。以下是一个小例子：

import numpy as np
import statsmodels.api as sm
import pylab

test = np.random.normal(20,5, 1000)

sm.qqplot(test, loc = 20, scale = 5 ,  line='45')
pylab.show()

从图中可以看出，我期望的点应该在斜率为1的直线上，但实际上给出了以下图形：

有人能解释一下为什么会这样吗？

- user2107109

Answer 1

您可以使用 line = '45'，如果您的数据已进行了Z标准化，则会很好地工作，这意味着您的分布将具有平均值= 0和sd = 1。在其他情况下，您有几个选项，例如，如果您想要查看针对标准化线的拟合（预期顺序统计量按给定样本的标准偏差缩放，并将平均值添加到其中），或者针对四分位数拟合的线性拟合，我认为这是真正有意义的，并且让我们观察数据分布与正常分布之间的偏差。此外，您可以使用line ='r'来查看回归线的拟合。默认情况下，line设置为“None”。

只需像这样使用代码

import numpy as np
import statsmodels.api as sm
import pylab

test = np.random.normal(20, 5, 1000)

sm.qqplot(test, line='q')
pylab.show()

- DariaS

Answer 2

请添加"fit"作为:

sm.qqplot(aaa, line = "45", fit = True)

- Tind

Answer 3

我注意到当我从你的代码中省略了line='45'参数时，会出现以下绘图结果。

我们可以看到，发生的情况是，在statsmodels绘制的Q-Q图中，理论分位数没有重新调整为原始伪样本的尺寸，这就是为什么蓝线被限制在您的图的左侧边缘的原因。

我不知道如何让statsmodels做你想要的事情; 但是，还有另一种方法 - 参见https://stackoverflow.com/a/47189575/131187。

- Bill Bell

Answer 4

你可以尝试将fit参数设置为True

- arun_D