Normal probability paper provides a

Normal probability paper provides a rough check on whether a sample can reasonably be regarded as having come form a normal population. We illustrate the use of normal probability paper with the following example.
Example 5.8.1 (Graphical test of normality) The data below are the systolic blood pressures of 16 randomly selected breast cancer patients in a large metropolitan hospital. Using normal probability paper, we want to verify if these data can reasonably be regarded as having come form a normal population.
134, 138, 133, 125, 128, 123, 130, 134, 114, 136, 124, 146, 147, 119
Solution: We plot the normal probability paper using the following steps:
Step 1. Arrange the data in ascending order.
Step 2. Compute p_i=((i-1⁄2))⁄n, where i tanks values 1,…,n;n is the total number of observations and p_i is the ith cumulative probability corresponding to the ith-ordered observation (see step 1 above).
Step3. Plot the ith-ordered observation on the horizontal axis and the corresponding p_i on the vertical axis.
Note that if the data comes from a normal population, then all the points plotted on the normal probability paper should fall on or close to a straight line. The normal probability plot for the data in this example is shown in Figure 5.8.2, which clearly indicates that the plotted data points fall either on or close to a straight line. Thus we conclude that these data come form a normal population. Furthermore, if all the point plotted on the normal probability paper fall on or very close to the straight line, then we use the 50th percentile of the sample to estimate the mean μ and the difference between the 85th and 50th percentiles to estimate the standard deviation σ. For example, from Figure 5.8.2, we get an estimate of the mean μ and standard deviation σ as 131 and 140-131=9, respectively.

Kết quả (Việt) 1:

Giấy xác suất bình thường cung cấp một kiểm tra thô trên cho dù một mẫu có thể hợp lý được coi là có đến tạo thành dân bình thường. Chúng tôi minh họa cho việc sử dụng giấy xác suất bình thường với ví dụ sau.Ví dụ 5.8.1 (thử nghiệm đồ họa của bình thường) các dữ liệu dưới đây là những áp lực máu systolic 16 lựa chọn ngẫu nhiên vú ung thư bệnh nhân trong bệnh viện vùng đô thị lớn. Sử dụng bình thường xác suất giấy, chúng tôi muốn xác minh nếu những dữ liệu hợp lý có thể được coi là có đến tạo thành dân bình thường.134, 138, 133, 125, 128, 123, 130, 134, 114, 136, 124, 146, 147, 119Giải pháp: Chúng tôi âm mưu giấy xác suất bình thường bằng cách sử dụng các bước sau:Bước 1. Sắp xếp dữ liệu trong thứ tự tăng dần.Bước 2. Tính toán p_i=((i-1⁄2)) ⁄n, nơi tôi xe tăng giá trị 1,..., n; n là tổng số quan sát và p_i là xác suất tích lũy ith tương ứng với các quan sát đã ra lệnh ith (xem bước 1 ở trên).Step3. Âm mưu quan sát đã ra lệnh ith trên trục ngang và p_i tương ứng trên trục dọc.Lưu ý rằng nếu các dữ liệu đến từ một người bình thường, sau đó tất cả các điểm vẽ trên giấy bình thường xác suất nên rơi trên hoặc gần gũi với một đường thẳng. Cốt truyện xác suất bình thường cho các dữ liệu trong ví dụ này hiển thị trong hình 5.8.2, rõ ràng chỉ ra rằng các âm mưu dữ liệu điểm rơi trên hoặc gần gũi với một đường thẳng. Do đó chúng tôi kết luận rằng những dữ liệu đến hình thành dân bình thường. Hơn nữa, nếu tất cả điểm vẽ vào mùa thu giấy xác suất bình thường trên hoặc rất gần với đường thẳng, sau đó chúng tôi sử dụng percentile lần thứ 50 của mẫu để ước tính trung bình μ và sự khác biệt giữa percentiles 85 và 50th để ước lượng độ lệch chuẩn σ. Ví dụ, từ con số 5.8.2, chúng tôi nhận được một ước tính của σ trung bình μ và độ lệch chuẩn là 131 và 140-131 = 9, tương ứng.

Kết quả (Việt) 2:

Giấy xác suất bình thường cung cấp một kiểm tra về việc liệu thô một mẫu hợp lý có thể được coi là đã đi tạo thành một dân số bình thường. Chúng tôi minh họa việc sử dụng giấy xác suất bình thường với các ví dụ sau.
Ví dụ 5.8.1 (thử nghiệm đồ họa bình thường theo) Các dữ liệu dưới đây là những áp lực máu tâm thu của 16 bệnh nhân ung thư vú được chọn ngẫu nhiên tại một bệnh viện đô thị lớn. Sử dụng giấy xác suất bình thường, chúng tôi muốn xác minh nếu những dữ liệu hợp lý có thể được coi là đã đi tạo thành một quần thể bình thường.
134, 138, 133, 125, 128, 123, 130, 134, 114, 136, 124, 146, 147, 119
Giải pháp: Chúng âm mưu các giấy xác suất bình thường bằng cách sử dụng các bước sau
đây:. Bước 1. Sắp xếp dữ liệu theo thứ tự tăng dần
Bước 2. Tính p_i = ((i-1/2)) /n, nơi mà tôi có xe tăng giá trị 1, ..., n; n là tổng số quan sát và p_i là xác suất tích lũy thứ i tương ứng với quan sát thứ i-đặt hàng (xem bước 1 ở trên).
Bước 3. Biểu diễn các quan sát thứ i-lệnh trên trục ngang và p_i tương ứng trên trục thẳng đứng.
Lưu ý rằng nếu các dữ liệu đến từ một người bình thường, sau đó tất cả các điểm được vẽ trên giấy xác suất bình thường nên rơi vào hoặc gần với một đường thẳng. Cốt truyện xác suất bình thường cho các dữ liệu trong ví dụ này được thể hiện trong hình 5.8.2, trong đó ghi rõ rằng các điểm dữ liệu vẽ rơi hoặc tại hoặc gần với một đường thẳng. Do đó, chúng tôi kết luận rằng những dữ liệu trở thành một người bình thường. Hơn nữa, nếu tất cả các điểm đánh dấu trên các giấy xác suất bình thường rơi vào hoặc rất gần với đường thẳng, sau đó chúng tôi sử dụng thứ 50 của mẫu để ước tính giá trị trung bình μ và sự khác biệt giữa 85 và 50 percentiles để ước tính độ lệch chuẩn σ. Ví dụ, trong hình 5.8.2, chúng ta có được một ước tính giá trị trung bình μ và độ lệch chuẩn σ là 131 và 140-131 = 9, tương ứng.