Slovník | Vyhledávání | Mapa webu
 
Analýza a hodnocení biologických datStatistické modelování Ověřování předpokladů v klasickém modelu lineární regrese Ověřování normality dat Grafické posouzení

Logo Matematická biologie

Grafické posouzení

Jedním z prvních kroků, které bychom měli provést při posuzování normality dat, je vykreslení dat do nějakého obrázku. Z toho pak můžeme rozhodnout, jestli vůbec má smysl pouštět se do dalších analýz. Možností, jak graficky posoudit normalitu dat je mnoho. Uvedeme tři základní typy.

  1. Histogram
    Umožňuje porovnat tvar hustoty četnosti s tvarem hustoty pravděpodobnosti normálního rozložení. Nejprve vytvoříme třídicí intervaly doporučuje se volit blízké Četnostní hustota -tého třídicího intervalu je definována vztahem

kde Soustava obdélníků sestrojených nad třídicími intervaly, jejichž plochy jsou rovny relativním četnostem, se nazývá histogram. Vykreslením histogramu a příslušné hustoty normálního rozdělení můžeme vizuálně  posoudit, zda se data řídí normálním rozdělením. Nutno podotknout, že tato metoda je velmi citlivá na volbu třídících intervalů, zvláště pro menší počty dat.

  1. Quantile - quantile plot (Q-Q plot)
    Q-Q plot konstruujeme tak, že na svislou osu vynášíme uspořádané hodnoty a na vodorovnou osu kvantily normálního rozdělení, kde

přičemž a jsou korigující faktory Implicitně se klade a Protože normální rozložení závisí na parametrech a tyto parametry se většinou odhadují z dat. Body se metodou nejmenších čtverců proloží přímka. Čím méně se body odchylují od této přímky, tím lepší je soulad mezi empirickým a normálním rozdělením.

  1. Graf výběrové distribuční funkce
    Položme

Na vodorovnou osu vykreslíme hodnoty a na svislou osu pak hodnoty distribuční funkce standardizovaného normálního rozdělení které porovnáme s hodnotami výběrové distribuční funkce

 
vytvořil Institut biostatistiky a analýz Masarykovy univerzity | | zpětné odkazy | validní XHTML 1.0 Strict