Gráfico Q-Q

Um gráfico Q-Q dados exponenciais independentes e randomicamente gerados, (Predefinição:Math). Este gráfico Q–Q compara uma amostra de dados no eixo vertical a uma estatística de população no eixo horizontal. Os pontos seguem um forte padrão não linear, sugerindo que os dados não são distribuídos com um padrão normal (Predefinição:Math). O deslocamento entre a linha e os pontos sugere que a média dos dados não é 0. A mediana dos pontos pode ser determinada a estar perto de 0,7

Gráfico Q-Q normal comparando dados normais independentes gerados aleatoriamente no eixo vertical a uma população normal padrão no eixo horizontal. A linearidade dos pontos sugere que os dados são normalmente distribuídos

Em estatística, um gráfico Q-Q ("Q" significa quantil) é um gráfico de probabilidades, que é um método gráfico para comparar duas distribuições de probabilidade, traçando seus quantis uns contra os outros. Primeiro, o conjunto de intervalos para os quantis é escolhido. Um ponto Predefinição:Math no gráfico corresponde a um dos quantis da segunda distribuição (coordenada Predefinição:Math) plotadas contra o mesmo mesmo quantil da primeira distribuição de (coordenada Predefinição:Math). Portanto, a linha é uma curva paramétrica cujo parâmetro é o quantil de cada ponto.

Se as duas distribuições que estão sendo comparadas são semelhantes, os pontos no gráfico Q-Q vão repousar aproximadamente na linha Predefinição:Math. Se as distribuições são linearmente relacionadas, os pontos no gráfico Q-Q irão repousar aproximadamente em uma linha, mas não necessariamente na linha Predefinição:Math. Gráficos Q-Q também podem ser usados como meio gráfico de estimativa de parâmetros de dispersão e tendência central em uma família de distribuições.

Um gráfico Q-Q é usado para comparar as formas das distribuições, fornecendo uma exibição gráfica de como as propriedades, tais como medidas de tendência central, dispersão e assimetria são semelhantes ou diferentes nas duas distribuições. Gráficos Q-Q podem ser usados para comparar conjuntos de dados ou distribuições teóricas. O uso de gráficos Q-Q para comparação de duas amostras de dados pode ser visto como uma abordagem não-paramétrica para comparação de suas distribuições subjacentes. Um gráfico Q-Q geralmente é uma abordagem mais poderosa para fazer essa comparação do que a técnica comum de comparação de histogramas das duas amostras, mas requer mais habilidade para interpretar. Gráficos Q-Q são comumente usados para comparar um conjunto de dados com um modelo teórico. Isto pode fornecer uma avaliação de qualidade do ajuste (goodness of fit) que é gráfica, ao invés de reduzir a uma exibição numérica. Gráficos Q-Q também são usados para comparar duas distribuições teóricas entre si. Uma vez que gráficos Q-Q compararam distribuições, não há necessidade de observar os valores como pares, como em um gráfico de dispersão, nem há necessidade mesmo serem iguais o número de valores nos dois grupos a serem comparados.

O termo "gráfico de probabilidades" às vezes, refere-se especificamente a um gráfico Q-Q, e menos comumente o gráfico P-P. O coeficiente de correlação do gráfico de probabilidade é uma grandeza derivada da ideia de gráficos Q-Q, que mede a concordância de uma distribuição ajustada com os dados observados e que às vezes é usada como um meio de ajuste de uma distribuição de dados.

Posições de plotagem

A escolha dos quantis de uma distribuição teórica pode depender do contexto e do propósito. Uma escolha, dada uma amostra de tamanho Predefinição:Math, é Predefinição:Math para Predefinição:Math, pois estes são os quantis que a distribuição amostral analisa. O último deles, Predefinição:Math, corresponde ao percentil 100 (o valor máximo da distribuição teórica, que às vezes é infinito). Outras opções são o uso de Predefinição:Math, ou espaçar os pontos uniformemente na distribuição uniforme, usando Predefinição:Math.

Muitas outras escolhas foram sugeridas, tanto formais quanto heurísticas, baseadas em teoria ou simulações. As subseções a seguir discutem algumas delas.

Heurística

Várias fórmulas diferentes foram usadas ou propostas como posições de plotagem. Tais fórmulas têm a forma Predefinição:Math para algum valor de Predefinição:Math no intervalo de 0 a 1, que dá um intervalo entre Predefinição:Math e Predefinição:Math .

As expressões incluem:

• Predefinição:Math
• Predefinição:Math.
• Predefinição:Math.Predefinição:NoteTag
• Predefinição:Math.
• Predefinição:Math.Predefinição:NoteTag
• Predefinição:Math.Predefinição:NoteTag
• Predefinição:Math.
• Predefinição:Math.Predefinição:NoteTag
• Predefinição:Math.
• Predefinição:Math.
• Predefinição:Math.Predefinição:NoteTag

Para tamanho de amostra com Predefinição:Math grande, há pouca diferença entre essas várias expressões.

Um exemplo: Comparando uma amostra com a distribuição normal

Existem diversas distribuições populacionais teóricas, cada uma com características próprias. Os gráficos Q-Q podem utilizar qualquer uma delas, ou duas delas. De maneira mais geral, o teste de Shapiro–Wilk usa os valores esperados das estatísticas de ordem da distribuição dada; o gráfico e a linha resultantes produzem a estimativa de mínimos quadrados generalizados para localização e dispersão (da intercepto e inclinação da linha ajustada).

O uso comum de gráficos Q–Q é comparar a distribuição de uma amostra com uma distribuição teórica, como a distribuição normal padrão Predefinição:Math.

Para exemplificar a construção de uma gráfico Q-Q, a partir desse ponto são apresentadas as funções matemáticas relacionadas com a distribuição normal, que é uma das distribuições estatísticas mais utilizadas.

Sendo a função de densidade de probabilidade da distribuição normal (com média $\mu$ e desvio-padrão $\sigma$):

f.d.p. $=\frac{1}{\sigma \sqrt{2\pi }}{e}^{-\frac{(x-\mu {)}^2}{2{\sigma }^2}}$

A função $\text{erf}(x)$ é a função erro, utilizada para se integrar a função da distribuição normal padrão, com $\mu =0$ e $\sigma =1$:

$\text{erf}(x)=\frac{2}{\sqrt{\pi }}\underset{0}{\overset{x}{\int }}{e}^{-t^2}dt$

Sendo $\text{erfc}(x)+\text{erf}(x)=1$, portanto $\text{erfc}(x)$ é complementar à função erro $\text{erf}(x)$.

$\text{erfc}(x)=\frac{2}{\sqrt{\pi }}\underset{x}{\overset{\mathrm{\infty }}{\int }}{e}^{-t^2}dt$

Sendo A um conjunto de dados amostrais de tamanho Predefinição:Math, ordenado crescentemente, no qual estão contidos os valores a₁, a₂, ...,a_k, ..., a_n, que apresentam média $\bar{a}$ e desvio-padrão $s$. Serão calculados quantis correspondentes q₁, q₂, ...,q_k, ..., q_n.

Seja $\mathrm{\Phi }$ a função distribuição acumulada (f.d.a.) da distribuição normal padrão. Então a função distribuição acumulada para o Predefinição:Math-ésimo elemento é:

$\text{f.d.a}=\mathrm{\Phi }(a_k)=\frac{1}{2}[1+\text{erf}\left(\frac{a_k-\bar{a}}{s\sqrt{2}}\right)]$

Outra forma de se calcular a f.d.a. é:

$\text{f.d.a.}=\mathrm{\Phi }(a_k)=\frac{1}{2}\text{erfc}\left(\frac{a_k-\bar{a}}{s\sqrt{2}}\right)$

A inversa da função erro complementar é: ${\text{erfc}}^{-1}(z)$

que se relaciona com inversa da função erro: ${\text{erf}}^{-1}(z)={\text{erfc}}^{-1}(1-z)$

Escolhendo uma regra para um gráfico Q-Q bicaudal

As fórmulas das posições de plotagem (descritas numa seção acima) são definidas para o intervalo [0,1]. Mas para as posições de plotagem abrangerem o domínio [-1,1] é necessário multiplicar a fórmula por dois, e subtrair uma unidade. Ou seja, $[-1,1]\sim$ Predefinição:Math. Essa fórmula garante que a mediana (percentil 50) recaia exatamente quando a f.d.a. for 1/2 e ${\text{erf}}^{-1}(0)=0$.

Coordenada $x_k=z_{\text{esperado}}=\sqrt{2}{\text{erf}}^{-1}(\frac{2(k-a)}{(n+1-2a)}-1)$

A tunagem das posições de plotagem para a distribuição normal

Acima, foi fixado o ponto central da curva (percentil 50). O valor de Predefinição:Math altera a dispersão dos quantis, sem alterar a posição do ponto central. É necessário garantir que a dispersão dos quantis seja idêntica à dispersão dos percentis. Para isso ocorrer, precisamos definir o valor de Predefinição:Math, que é o mesmo para todos os percentis diferentes de percentil 50.

Segundo Wolfram, o percentil "p" é calculado na posição $k=\frac{p(n+1)}{100}$.

Assim, é escolhido arbitrariamente o terceiro quartil, ou percentil 75, cuja f.d.a. é 3/4, situação em que o escore-z $\approx 0,674489741$ e ${\text{erf}}^{-1}(1/2)\approx 0,47693627$. Para se encontrar o valor de Predefinição:Math da regra bicaudal das posições de plotagem utilizamos:

$\frac{2(k-a)}{(n+1-2a)}-1(1)$

e $k=\frac{75(n+1)}{100}.(2)$

Substituindo (2) em (1):

$\frac{2(\frac{75(n+1)}{100}-a)}{(n+1-2a)}-1$

Assim, neste exemplo, atribui-se arbitrariamente a regra bicaudal das posições de plotagem ao percentil 75, fazendo:

$\frac{2(\frac{75(n+1)}{100}-a)}{(n+1-2a)}-1=\frac{1}{2}$

Resolvendo a equação acima, encontra-se que Predefinição:Math=0, que corresponde:

Coordenada $x_k=z_{\text{esperado}}=\sqrt{2}{\text{erf}}^{-1}(\frac{2\text{k}}{n+1}-1)$Predefinição:NoteTag

Coordenada $y_k=z_{\text{obtido}}=q_k=\frac{a_k-\bar{a}}{s}$

Interpretação

Os pontos plotados em um gráfico Q–Q são sempre crescentes quando vistos da esquerda para a direita. Se as duas distribuições comparadas forem idênticas, o gráfico Q–Q segue a linha de 45° Predefinição:Math. Se as duas distribuições concordarem depois de transformar linearmente os valores em uma das distribuições, então o gráfico Q–Q segue alguma linha, mas não necessariamente a linha Predefinição:Math. Se a inclinação geral do gráfico Q–Q for mais plana que a linha Predefinição:Math, a distribuição plotada no eixo horizontal é mais disperso do que a distribuição plotada no eixo vertical. Por outro lado, se a inclinação geral do gráfico Q–Q for mais íngreme do que a linha Predefinição:Math, a distribuição plotada no eixo vertical é mais dispersa do que a distribuição plotada no eixo horizontal. Os gráficos Q–Q são frequentemente arqueados, ou em forma de "S", indicando que uma das distribuições é mais assimétrica que a outra, ou que uma das distribuições tem caudas mais pesadas que a outra.

A intercepção e inclinação de uma regressão linear entre os quantis dá medidarelativas da localização e da dispersão das amostras. Se a mediana da distribuição plotada no eixo horizontal for 0, a interceptação de uma linha de regressão é uma medida de localização e a inclinação é uma medida de dispersão. A distância entre as medianas é outra medida de localização relativa refletida em um gráfico Q–Q. O "coeficiente de correlação do gráfico de probabilidade" (gráfico PPCC) é o coeficiente de correlação entre os quantis. Quanto mais próximo o coeficiente de correlação estiver de 1, mais próximas as distribuições estarão de serem versões deslocadas e escalonadas uma das outra.

Conexões externas

• Probability plot
• Descrição alternativa do gráfico Q-Q: http://www.stats.gla.ac.uk/steps/glossary/probability_distributions.html#qqplot