概率分析.docx
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tT发表于2009-11-509:
12|只看该作者
解读Minitab的正态概率图
本文来自：
6sigma品质网作者：
wang168点击2017次原文：
本帖最后由wang168于2009-11-606:
17编辑
在DOE、Regression、统计检定时常需要用到正态分布的假设，检定一组数据是否取自正态分布，进行常态性检定最简单方法就是采用正态概率图。
最近很多贴文询问Minitab正态概率图的坐标系统、意义与手工绘制等议题，因涉及分配概率图的理解与使用，下图是以一组14个样本数据所画的正态概率图
图上注解说明:
注解1：
ProbabilityPlotofx，表示此图是一组数据，放在名为x的栏位上，
下方有Normal表示本项检定的H0是Normal–正态分布，当然H1就是非正态分布
注解2：
Mean40表示数据平均值，StDev3.742（计算结果3.74166）表示数据标准差，
N14表示数据数，这些计算式依据一般基本统计的公式计算而得
注解3：
蓝色直线是画在正态分布机率图纸上，是一条参考线，以判断是否H0成立
详细解说如下
1）鼠标移到Minitab蓝色直线上，就会出现如下图中的黄底的Percent与x数值表
2）Percent与x数值表中，Percent为正态分布累积分配函数（CDF），数值是介于0与1之间，
表上数值为%值，习惯上是以F（x）表式之，而x为F（x）的反函数
3）若直接以Percent与x（invF（x））数值表作散布图不会得到依直线，而是S型曲线
4）在Percent与x（invF（x））数值表多加一栏z，其值为x（invF（x））的标准化，
z=（invF（x））–40）/3.74166
5）以x（invF（x））为横轴，z为纵轴作散布图+回归线，可得一直线，将每个点以Percent
作为数据卷标
6）隐藏纵轴z，改用Percent的数据标签，就是一般的正态概率图纸
注解4：
红色散布图图点是将样本数据排序后，以medianrank估计出该点的CDF值，根据CDF数值
求出标准正态分布的反函数z值，再以xvsz绘出散布图（参考注解3）
注解5：
Anderson-Darling常态性检定以辅助图型判断
详细作法说明请参考我的日志
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发表于2009-11-512:
40|只看该作者
先顶在仔细看看
谢谢LZ
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杭州质量人欢迎讨论！
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发表于2009-11-513:
12|只看该作者
请问LZ,H0为normal,我们在哪儿可以得到这个依据
有勇气来改变可以改变的事情，有胸怀来接受不可改变的事情，有智慧来分辨两者的不同。
用中庸拒绝极端；用理智反对片面；用务实发挥影响；
用冷静掌控抉择；用学习累积经验；用直觉端正态度；用真心追随智慧。
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发表于2009-11-515:
05|只看该作者
这个图是经由Stat>BasicStatistics>NormalityTest输出的
NormalityTest正态性检验就是检验正态分布，所以H0是正态分配
另外一个途径是Graph>ProbabilityPlot的输出（多95%CI），是须要指定分布型态
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发表于2009-11-516:
45|只看该作者
是不是用卡方的拟合优度检验做的？
瞎猜的
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Steven8018
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发表于2009-11-521:
58|只看该作者
本帖最后由Steven8018于2009-11-522:
01编辑
4#wang168
hiGeorge,
我是这样理解的,H0代表没有多少变化,正态分布不是双峰型,所以变化不大,P值就是>0.05.
有勇气来改变可以改变的事情，有胸怀来接受不可改变的事情，有智慧来分辨两者的不同。
用中庸拒绝极端；用理智反对片面；用务实发挥影响；
用冷静掌控抉择；用学习累积经验；用直觉端正态度；用真心追随智慧。
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发表于2009-11-1409:
34|只看该作者
还是有些疑问，首先为什么概率图的横坐标要安排成概率累计函数的反函数？
其次如果概率图的纵横坐标是累计概率函数及其反函数的话，我们又如何理解图中没个点含义呢？
我对正态概率图的理解是，因为正态分布越接近平均值则数据越多，所以反应在正态概率图上时即大部分点都应该可以趋近与一条参考线，如果有较多的点明显的远离参考线，我们则可认为此数据异常或者分布不是正态。
但是我的疑惑就在这了如果正态概率图的检验原理是这样的那么其纵坐标就应该是数据数值即可，至于横坐标就不知道如何安排了。
Onlybyworkinghard,cansucceedineverything.
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发表于2009-11-1511:
29|只看该作者
还不是很清楚···受教···
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发表于2009-11-1611:
07|只看该作者
个图是经由Stat>BasicStatistics>NormalityTest输出的
NormalityTest正态性检验就是检验正态分布，所以H0是正态分配
另外一个途径是Graph>ProbabilityPlot的输出（多95%CI），是须要指定分布型态转载请注明出自六西格玛品质论坛
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发表于2009-11-1611:
07|只看该作者
个图是经由Stat>BasicStatistics>NormalityTest输出的
NormalityTest正态性检验就是检验正态分布，所以H0是正态分配
另外一个途径是Graph>ProbabilityPlot的输出（多95%CI），是须要指定分布型态转载请注明出
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发表于2009-11-1723:
35|只看该作者
第1个注解中，有正态标致，
我个人觉得，不管数据有没有正态分布，minitab都是默认成正态的，我是从P值>=0.5去判断的
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发表于2009-11-1912:
24|只看该作者
想学好minitab是不是要买一本书来比较好一点呢？
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发表于2009-11-1921:
36|只看该作者
慢慢学习吧感觉好难
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发表于2009-11-2011:
04|只看该作者
好难，学习中。
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解读Minitab的正态概率图
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wang168点击2017次原文：
本帖最后由wang168于2009-11-606:
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最近很多贴文询问Minitab正态概率图的坐标系统、意义与手工绘制等议题，因涉及分配概率图的理解与使用，下图是以一组14个样本数据所画的正态概率图
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Mean40表示数据平均值，StDev3.742（计算结果3.74166）表示数据标准差，
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注解3：
蓝色直线是画在正态分布机率图纸上，是一条参考线，以判断是否H0成立
详细解说如下
1）鼠标移到Minitab蓝色直线上，就会出现如下图中的黄底的Percent与x数值表
2）Percent与x数值表中，Percent为正态分布累积分配函数（CDF），数值是介于0与1之间，
表上数值为%值，习惯上是以F（x）表式之，而x为F（x）的反函数
3）若直接以Percent与x（invF（x））数值表作散布图不会得到依直线，而是S型曲线
4）在Percent与x（invF（x））数值表多加一栏z，其值为x（invF（x））的标准化，
z=（invF（x））–40）/3.74166
5）以x（invF（x））为横轴，z为纵轴作散布图+回归线，可得一直线，将每个点以Percent
作为数据卷标
6）隐藏纵轴z，改用Percent的数据标签，就是一般的正态概率图纸
注解4：
红色散布图图点是将样本数据排序后，以medianrank估计出该点的CDF值，根据CDF数值
求出标准正态分布的反函数z值，再以xvsz绘出散布图（参考注解3）
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