比例概率图

Question

我有38400的测量值是正态分布的。平均值为-4.10e-11，西格玛为0.0229。毫不奇怪，概率图的斜率为0.0229。为了绘制和检测异常值，我想用1的斜率来绘制它。然后，理论分位数的范围应该与观测值大致相同，即-0.09到+0.09之间。我该怎么做？

(在代码示例中，我使用的是随机数，而不是实际测量值)。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.stats as stats

mean = -4.10e-11
sigma = 0.0229

np.random.seed(7654321)
e_array = np.random.normal(mean, sigma, 38400)

minvalue = np.min(e_array)
maxvalue = np.max(e_array)

qq = stats.probplot(e_array, dist="norm", plot=plt)
qq_slope, qq_intercept, qq_r = qq[1]
print('Minimum value: ', minvalue)
print('Maximum value: ', maxvalue)
print('QQ slope:', qq_slope)
print('QQ intercept:', qq_intercept)
print('QQ r:', qq_r)

plt.show()

Answer 1

我想这就是你的意思。

我根据理论图绘制样本图，得到的散点图应该围绕一条斜率线聚在一起。

from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt

N = 100
mean = -4.10e-11
sigma = 0.0229
sample = norm.rvs(loc=mean, scale=sigma, size=N)

sample_cdf = sorted(sample)

quantile_points = [(_-0.5)/N for _ in range(1,1+N)]
theoretical_cdf = [norm.ppf(_, loc=mean, scale=sigma) for _ in quantile_points]

plt.plot([theoretical_cdf[-1], theoretical_cdf[0]], [theoretical_cdf[-1], theoretical_cdf[0]], 'r-', zorder=1)
plt.scatter(sample_cdf, theoretical_cdf, zorder=2)
plt.show()

这是一个由此产生的阴谋。没有装饰。

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