解释经验累积分布函数图的主要结果

请完成以下步骤来解释经验累积分布函数图。

步骤 1:评估对分布的拟合

拟合分布线表示带有通过样本估计的参数的分布。请评估拟合分布线遵循步进经验累积分布线的紧密度。如果步进线紧密地遵循拟合分布线,则数据能够很好地拟合分布。

好拟合
差拟合

为更好地表示分布拟合,请使用概率图来评估统计意义显著性的拟合。有关拟合分布线的选项的信息,请转到拟合分布线

步骤 2:显示总体的估计百分位数

将鼠标指针悬停在拟合分布线的上方,以查看百分位数和值的图形。

例如,以下经验累积分布函数图显示在跑步机上行走的检验对象的脉搏。对于均值和标准差等于该数据的正态分布,我们预期 5% 的总体的脉搏为 54.7619 或更低。

注意

估计的总体百分位数只有在数据紧密遵循该分布时才准确。

步骤 3(可选):显示样本数据的实际百分位数

您的数据不遵循累积分布拟合线的分布,则可以样本中数据值的实际百分位数。首先,删除累积分布拟合线,因为该分布不适用。要删除分布拟合线,请右键单击图形并选择选择项 > 分布拟合值,然后按删除键。接着,沿着连接线移动您的鼠标指针,以查看显示各个值 (x) 及其对应百分位数 (y) 的工具提示。
警告

实际百分位数指示样本中而非总体中的数据百分比。因此,您可能无法从这些结果中得出总体推断,尤其是样本数量不大时。用来定义百分比位的数据越多,样本百分位数对过程的表示就越精确。

此经验累积分布函数图显示打开洗发水瓶盖所需的转矩量。工具提示显示,样本中大约 75% 的瓶盖需要 24 或更低的转矩量即可打开。

提示

请沿着连接线添加网格线或参考线,以便更好地预测位置。右键单击图形,然后选择添加 > 网格线添加 > 参考线

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