概率图概述

使用概率图可以评估分布与数据的拟合度、估计百分位数并比较样本分布。概率图显示拟合的分布线上的每个值以及样本中小于等于该值的值所占的百分比。可以变换 y 轴，以使拟合分布形成一条直线。 例如，一名银行经理创建了一个概率图，以检查客户等待时间的分布。

在何处查找此图形 要创建概率图，请选择图形 > 概率图。

概率图的数据注意事项

为了让图形更有效地表示数据，请考虑以下准则。样本数量应当介于 20 和 1000 之间

如果样本数量小于 20，则提供的功效可能不足，无法检测样本数据和正态分布之间的显著差异。如果样本数量大于 1000，则提供的功效可能太大。当检验功效太大时，样本数据和理论分布之间可能无意义的小差异似乎会非常显著。

样本数据应当是随机选择的

在统计学中，随机样本用于对总体做出归纳，即推断。如果数据不是随机收集的，则结果可能无法代表总体。

概率图示例

一家加工食品生产公司的科研人员想评估本公司生产的瓶装酱料的脂肪百分比。宣传的百分比为 15%。科研人员测量了 20 个随机样本的脂肪百分比。 在初始研究阶段，科研人员绘制了一张概率图，以评估正态性和评估分布情况。

  1. 1.

    打开样本数据脂肪含量.MTW.

  2. 2.

    选择图形 > 概率图 > 单一。

  3. 3.

    在图形变量中，输入“脂肪百分比”。

  4. 4.

    单击确定。

解释结果数据点离拟合正态分布线（图形中间的实线）相对较近。P 值大于显著性水平 0.05。因此，科学家无法否定数据服从正态分布的原假设。 在 Minitab 中，如果将鼠标指针悬停在图形的拟合分布线上，则工具提示会显示百分位数和值表。对于脂肪百分比数据，工具提示指示 15% 的脂肪大约在第 30 个百分位数处。因此，大约 30% 的调味汁具有至少 15% 或更少的脂肪，70% 的调味汁具有超过 15% 的脂肪。

注意有关如何指定不同分布和参数的信息，请转到拟合分布线。