Là gì
Probability Plot (Đồ thị xác suất) cho phép kiểm tra dữ liệu có đi theo một phân phối nào đó hay không, không chỉ phân phối chuẩn. Cách làm giống đồ thị xác suất chuẩn (Đồ thị xác suất chuẩn, nên đọc trước), nhưng thay vì tra số phân vị trên bảng phân phối chuẩn thì tra trên bảng của phân phối mình quan tâm, chẳng hạn phân phối mũ hay Weibull. Phân phối mũ, Weibull là các phân phối thường dùng cho thời gian chờ và tuổi thọ (xem Phân phối thời gian sống: mũ, Weibull, lognormal). Nếu dữ liệu đi theo phân phối đó thì các điểm nằm gần một đường thẳng.
Quantile-Quantile Plot (đồ thị Q-Q, đồ thị phân vị với phân vị) là cùng ý nhưng so hai tập dữ liệu với nhau: tính phân vị của từng tập, chấm tập này trên trục ngang và tập kia trên trục dọc, rồi kẻ thêm đường chéo 45 độ. Nếu hai tập đến từ cùng một phân phối thì các điểm sát đường chéo đó.
Vì sao cần
Nhiều dữ liệu thực tế không chuẩn: thời gian xử lý, thời gian chờ, tuổi thọ thường lệch phải. Muốn tính năng lực quy trình đúng (Năng lực quy trình cho dữ liệu không chuẩn), hoặc chọn mô hình để dự báo, cần biết dữ liệu hợp với phân phối nào. Histogram không làm được việc này tốt: mắt người kém trong việc so các đường cong và nhiều phân phối cho đường cong giống nhau. Đồ thị xác suất đổi bài toán đó thành việc nhìn một đường thẳng.
Phần còn lại dành cho thành viên
Đang kiểm tra quyền xem của bạn…