Welche Distribution folgt die Daten?

Eine Technik, die Sie verwenden können, um die Verteilung ein Datensatz folgt zu identifizieren, ist der QQ-Plot (QQ steht für Quantil-Quantil). Sie können die QQ-Plot verwenden einen Datensatz an eine große Anzahl von verschiedenen Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu vergleichen. Oft werden Daten auf die Normalverteilung verglichen, weil viele statistische Tests normal verteilten Daten übernehmen.

Diese Figur zeigt einen normalen QQ-Plot für ExxonMobil täglichen Renditen im Jahr 2013.

Der QQ-Plot zeigt die Quantile der Normalverteilung auf der horizontalen Achse und die Quantile des Datensatzes auf der vertikalen Achse. Wenn der Datensatz genau die Normalverteilung entspricht, entsprechen die Punkte auf dem Graphen genau die nach oben geneigte Linie.

In diesem Fall folgen die Erträge von ExxonMobil Lager eng an die Normalverteilung, mit der Ausnahme für kleine Abweichungen in den linken und rechten Ränder der Verteilung. (Die obere rechte, in der Ecke des QQ-Plot für den rechten Rand der Verteilung, gefolgt von ExxonMobil zurückkehrt und links unten, in der Ecke des linken Rück darstellt.) Der QQ-Plot zeigt, dass die Verteilung von ExxonMobil Renditen hat etwas fetteren linken und rechten Enden als die Normalverteilung.

Eine formale statistische Test erforderlich wäre, um zu beweisen, ob die ExxonMobil Daten normal verteilt ist, aber die QQ-Plot zeigt, dass die Daten, die wahrscheinlich ist, normal zu sein.