Nella maggior parte dei casi, questo tipo di grafico viene utilizzato per determinare se un set di dati segue o meno una distribuzione normale.<\/span><\/p>\n Se i dati sono distribuiti normalmente, i punti su un grafico QQ giacciono su una linea diagonale retta.<\/strong><\/span><\/p>\n Al contrario, quanto pi\u00f9 i punti sul grafico si discostano da una linea diagonale retta, tanto meno \u00e8 probabile che il set di dati segua una distribuzione normale.<\/span><\/p>\n Gli esempi seguenti mostrano come creare grafici QQ in R per verificare la normalit\u00e0.<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come generare un set di dati distribuito normalmente con 200 osservazioni<\/a> e creare un grafico QQ per il set di dati in R:<\/span> <\/p>\n Possiamo vedere che i punti giacciono principalmente lungo la linea diagonale retta con alcune deviazioni minori lungo ciascuna delle code.<\/span><\/p>\n Sulla base di questo grafico, possiamo tranquillamente supporre che questo set di dati sia distribuito normalmente.<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come creare un grafico QQ per un set di dati che segue una distribuzione esponenziale con 200 osservazioni:<\/span> <\/p>\n Vediamo che i punti si discostano notevolmente dalla linea diagonale. Ci\u00f2 indica chiaramente che il set di dati non \u00e8 distribuito normalmente.<\/span><\/p>\n Ci\u00f2 dovrebbe avere senso dato che abbiamo specificato che i dati dovrebbero seguire una distribuzione esponenziale.<\/span><\/p>\n Va notato che i grafici QQ sono un modo per verificare visivamente<\/em> se un set di dati segue o meno una distribuzione normale.<\/span><\/p>\n Un altro modo per verificare visivamente la normalit\u00e0 \u00e8 creare un istogramma del set di dati. Se i dati seguono approssimativamente la forma di una curva a campana nell’istogramma, allora possiamo supporre che il set di dati sia distribuito normalmente.<\/span><\/p>\n Ad esempio, ecco come creare un istogramma per il set di dati precedentemente distribuito normalmente:<\/span> <\/p>\n Ed ecco come creare un istogramma per il set di dati che segue una distribuzione a priori esponenziale:<\/span> <\/p>\n Vediamo che l’istogramma non assomiglia affatto ad una curva a campana, il che indica chiaramente che i dati non seguono una distribuzione normale.<\/span><\/span><\/p>\n Qual \u00e8 il presupposto di normalit\u00e0 in statistica?<\/a> Un grafico QQ, abbreviazione di \u201cquantile-quantile\u201d, viene utilizzato per valutare se un set di dati proviene potenzialmente da una distribuzione teorica. Nella maggior parte dei casi, questo tipo di grafico viene utilizzato per determinare se un set di dati segue o meno una distribuzione normale. Se i dati sono distribuiti normalmente, i punti su un […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Esempio 1: grafico QQ per dati normali<\/strong><\/span><\/h3>\n
#make this example reproducible\n<\/span>set. seeds<\/span> (1)\n\n#create some fake data that follows a normal distribution\n<\/span>data <- rnorm(200)\n\n#create QQ plot\n<\/span>qqnorm(data)\nqqline(data)\n<\/strong><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/qqnorm1.png\")
<\/p>\n Esempio 2: grafico QQ per dati non normali<\/strong><\/span><\/h3>\n
#make this example reproducible\n<\/span>set. seeds<\/span> (1)\n\n#create some fake data that follows an exponential distribution\n<\/span>data <- rexp(200, rate=3)\n\n#create QQ plot\n<\/span>qqnorm(data)\nqqline(data)\n<\/strong><\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/qqnorm2.png\")
<\/p>\n Grafici e istogrammi QQ<\/strong><\/span><\/h3>\n
#make this example reproducible\n<\/span>set. seeds<\/span> (1)\n\n#create some fake data that follows a normal distribution\n<\/span>data <- rnorm(200)\n\n#create a histogram to visualize the distribution<\/span>\nhist(data)<\/strong> <\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/qqnorm3.png\")
<\/p>\n #make this example reproducible\n<\/span>set. seeds<\/span> (1)\n\n#create some fake data that follows an exponential distribution\n<\/span>data <- rexp(200, rate=3)\n\n#create a histogram to visualize the distribution<\/span>\nhist(data)<\/strong> <\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/qqnorm4.png\")
<\/p>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come creare un grafico QQ in R<\/a>
Come creare un grafico QQ in Excel<\/a>
Come creare un grafico QQ in Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"