Grafico P-P

La procedura P-P traccia i grafici di probabilità di una o più variabili di sequenza o di serie temporali. Le variabili possono essere standardizzate, differenziate e trasformate prima del tracciato.

Le distribuzioni di test disponibili comprendono beta, chi-quadrato, esponenziale, gamma, semi-normale, Laplace, logistica, lognormale, normale, pareto, t di Student, Weibull e uniforme. A seconda della distribuzione selezionata, è possibile specificare i gradi di libertà e altri parametri.

È possibile ottenere trasformare grafici delle probabilità per i valori trasformati. Le opzioni di trasformazione comprendono logaritmo naturale, valori standardizzati, differenza e differenza stagionale.
È possibile specificare il metodo per calcolare le distribuzioni previste e per risolvere le "correlazioni" (più osservazioni con lo stesso valore).

Distribuzione del test

Specificare un tipo di distribuzione per i dati. L'elenco a discesa fornisce le seguenti opzioni:

Beta: Distribuzione beta. I parametri shape1 e shape2 a e b devono essere positivi. Se non sono specificati, DISTRIBUTION li stima dalla media del campione e dalla deviazione standard del campione. Tutte le osservazioni devono essere comprese nell'intervallo 0 - 1, incluso.
Chi-quadrato: Distribuzione chi - quadrato. È necessario specificare i gradi di libertà (df). Non sono consentite osservazioni negative.
Esponenziale: Distribuzione esponenziale. Il parametro di scala a deve essere positivo. Se il parametro non è specificato, DISTRIBUTION lo stima dalla media del campione. Non sono consentite osservazioni negative.
Gamma: Distribuzione gamma. I parametri di forma e scala a e b devono essere positivi. Se non sono specificati, DISTRIBUTION li stima dalla media del campione e dalla deviazione standard del campione. Non sono consentite osservazioni negative.
Semi-normale: Distribuzione half - normal. Si presume che i dati siano privi di ubicazione o centralizzati. ( parameter=0.) È possibile specificare il parametro di scala a oppure DISTRIBUTION stimarlo utilizzando il metodo di massima verosimiglianza.
Laplace: Distribuzione laplace o doppia esponenziale. LAPLACE prende una ubicazione e un parametro di scala (a e b). Il parametro di scala (b) deve essere positivo. Se i parametri non sono specificati, DISTRIBUTION li stima dalla media del campione e dalla deviazione standard del campione.
Logistico: Distribuzione logistica. LOGISTIC prende una ubicazione e un parametro di scala (a e b). Il parametro di scala (b) deve essere positivo. Se i parametri non sono specificati, DISTRIBUTION li stima dalla media del campione e dalla deviazione standard del campione.
Lognormale: Distribuzione lognormale. I parametri di scala e forma a e b devono essere positivi. Se non vengono specificati, DISTRIBUTION li stima dalla media e dalla deviazione standard del logaritmo naturale dei dati campione. Non sono consentite osservazioni negative.
Normale: Distribuzione normale. Il parametro di ubicazione a può essere un qualsiasi valore numerico, mentre il parametro di scala b deve essere positivo. Se non sono specificati, DISTRIBUTION li stima dalla media del campione e dalla deviazione standard del campione.
Pareto: Distribuzione di Pareto I parametri di soglia e forma a e b devono essere positivi. Se non vengono specificati, DISTRIBUTION assume che a sia uguale all'osservazione minima e alle stime b per il metodo di massima verosimiglianza. Non sono consentite osservazioni negative.
T di Student: Distribuzione t di Student. È necessario specificare i gradi di libertà (gl)
Uniforme: Distribuzione uniforme. UNIFORM prende un parametro minimo e uno massimo (a e b). Il parametro a deve essere maggiore o uguale a b. Se i parametri non sono specificati, DISTRIBUTION li assume dai dati di esempio.
Weibull: Distribuzione di Weibull. I parametri di scala e forma a e b devono essere positivi. Se non vengono specificati, DISTRIBUTION li stima utilizzando il metodo del numero minimo di quadrati. Non sono consentite osservazioni negative.

Parametri di distribuzione

Fornisce la strategia di distribuzione e le opzioni di parametro.

Stima dai dati: Quando è selezionata, questa impostazione stima i parametri di distribuzione in base ai dati e al tipo di distribuzione selezionato.
Specificare: Quando si seleziona questa opzione, è possibile specificare i parametri di distribuzione per il tipo di distribuzione selezionato.
Nota: i parametri disponibili variano in base al tipo di distribuzione selezionato.

Trasforma

Le opzioni fornite impostano le impostazioni di trasformazione e periodicità.

Trasformazione logaritmica naturale: Trasforma i dati utilizzando il logaritmo naturale (base e) per rimuovere l'ampiezza variabile.
Standardizza valori: Trasforma le variabili di sequenza o di serie temporali in un campione con una media di 0 e una deviazione standard di 1.
Differenza: Specifica il grado di differenziazione utilizzato prima del tracciato per convertire una variabile non stazionaria in una variabile stazionaria con una media e una varianza costanti. Immettere un valore appropriato nel campo.
Differenza stagionale: Se la variabile presenta un modello stagionale o periodico, è possibile utilizzare questa impostazione per differenziare stagionalmente la variabile prima del tracciato.
Nota: questa impostazione è abilitata solo quando una variabile sequenza o serie temporali, con una periodicità definita, è selezionata come una delle variabili quantitative.

Formula di stima della proporzione

Le opzioni fornite impostano la formula utilizzata per stimare le proporzioni.

Di Blom: Crea una nuova variabile di classificazione in base alle stime della proporzione che utilizza la formula (r-3/8) / (w+1/4), dove w è la somma dei pesi del caso e r è la classifica.
Rankit: Utilizza la formula (r-1/2) / w, dove w è il numero di osservazioni e r è la classificazione, che va da 1 a w.
Di Tukey: Utilizza la formula (r-1/3) / (w+1/3), dove r è la classifica e w è la somma dei pesi del caso.
Di Van der Waerden: La trasformazione di Van der Waerden, definita dalla formula r/(w+1), dove w è la somma dei pesi del caso e r è la classificazione, che va da 1 a w.

Rango assegnato alle correlazioni

Le opzioni fornite controllano il metodo per determinare come gestire i valori di parità. La seguente tabella mostra come i diversi metodi assegnano le classificazioni ai valori correlati.

Tabella 1. Metodi di classificazione e risultati
Valore	Media	Basso	Alto	Interrompi correlazioni arbitrariamente
10	1	1	1	1
15	3	2	4	2
15	3	2	4	2
15	3	2	4	2
16	5	5	5	3
20	6	6	6	4

Come ottenere grafici di probabilità P-P

Questa funzione richiede il modulo Statistics Base.

Dai menu, scegliere:
Analizza > Statistiche descrittive > Grafici P-P ...

Nota: i campi evidenziati in rosso sono obbligatori. I pulsanti Incolla e OK vengono abilitati dopo aver inserito valori validi in tutti i campi obbligatori.
Selezionare una o più variabili numeriche e spostarle nel campo Variabili.
Selezionare una distribuzione di test.

Facoltativamente, è possibile selezionare le opzioni di trasformazione per ottenere i grafici delle probabilità per i valori trasformati e specificare un metodo per calcolare le distribuzioni previste.