확률도 점을 얻는 방법

확률도에서는 추정 누적 확률을 기준으로 각 관측치의 값(반복되는 값 포함)을 표시하여 표본에서 추정 누적분포함수(CDF)를 만듭니다.

Minitab에서는 파일 > 옵션 > 개별 그래프 > 확률도에서 선택한 항목(기본값은 중위수 순위)에 따라 다음 공식 중 하나를 사용하여 추정 누적 확률을 계산합니다. 각 공식에서 n은 관측치 수와 같으며, i는 각 관측치의 순위와 같습니다. 즉, 가장 작은 값의 경우 i = 1이 되고 가장 큰 값의 경우 i = n이 됩니다.

중위수 순위(Benard)

평균 순위(Herd-Johnson)

수정된 Kaplan-Meier(Hazen)

Kaplan-Meier

적합 분포선은 선택한 이론적 분포에 대한 CDF를 지정된 모수(추정 모수 또는 과거 모수)로 나타냅니다. 과거 모수를 제공하지 않으면 Minitab은 최소 제곱(정규 또는 로그 정규 분포) 및 최대우도 추정 방법(기타 분포)을 사용하여 모수를 추정합니다.

y-값(경우에 따라 x-값)은 적합선이 선형이 될 수 있도록 변환됩니다. 그러나 눈금 레이블은 항상 변환되지 않은 값과 일치합니다. 따라서 데이터가 선택한 분포에 적합되는 경우에는 표시된 점도 직선 형태를 이룹니다.

다음 표에서는 각 분포에 사용되는 변환을 보여줍니다.

분포	X 좌표	Y 좌표(점수)
정규 분포	데이터	(p)
로그 정규 분포	ln(데이터)	(p)
3-모수 로그 정규 분포	ln(데이터 - 분계점)	(p)
감마	ln(데이터)	G-1(p), k
3-모수 감마 분포	ln(데이터 - 분계점)	G-1(p), k
지수 분포	ln(데이터)	ln(-ln(1 - p))
2-모수 지수 분포	ln(데이터 - 분계점)	ln(-ln(1 - p))
최소 극단값 분포	데이터	ln(-ln(1 - p))
Weibull 분포	ln(데이터)	ln(-ln(1 - p))
3-모수 Weibull 분포	ln(데이터 - 분계점)	ln(-ln(1 - p))
최대 극단값 분포	데이터	-ln(-ln(p))
로지스틱 분포	데이터
로그 로지스틱 분포	ln(데이터)
3-모수 로그 로지스틱 분포	ln(데이터 - 분계점)