UNIVARIATEプロシジャ

 

例4.26 対数正規確率プロットの作成

この例はデータ分布のモデル化のセクションで説明した例の続きです。

出力4.6に示されている正規確率プロットでは、点のパターンが非線形であることにより、Deviationの分布が正規分布から乖離していることが示されています。点のパターンは左から右へと増加する傾きでカーブしているため、対数正規分布のような右に片寄った理論分布は、正規分布よりも優れた適合を提供します。 Q-Qプロットと確率プロットの解釈のセクションを参照してください。

対数正規確率プロットを使用して、対数正規分布の当てはめの確率を調べることができます。このようなプロットを要求する場合、対数正規分布の形状パラメータを指定する必要があります。この値は正である必要があり、の一般的な値の範囲は0.1~1.0です。の値はLOGNORMAL 1次オプションのSIGMA= 2次オプションで指定できます。または、データからを推定するよう指定できます。

次のステートメントは最初のアプローチを示すため、データ分布のモデル化のセクションで説明した変数Deviationに対する3つの対数正規確率プロットを作成しています。

symbol v=plus height=3.5pct;
title 'Lognormal Probability Plot for Position Deviations';
ods graphics off;
proc univariate data=Aircraft noprint;
   probplot Deviation / 
      lognormal(theta=est zeta=est sigma=0.7 0.9 1.1)
      href  = 95
      lhref = 1
      square;
run;

LOGNORMAL 1次オプションで対数正規分布族に基づくプロットを要求し、SIGMA= 2次オプションでが0.7、0.9および1.1に等しいプロットを要求しています。これらのプロットは出力4.26.1出力4.26.2および出力4.26.3にそれぞれ表示されています。または、オプションSIGMA=ESTを使用すると、を標本標準偏差により推定するよう指定できます。

SQUAREオプションで確率プロットを正方形の枠の中で表示し、HREF=オプションで95番目のパーセント点の位置の参照線を要求し、LHREF=オプションで参照線の種類を指定しています。

出力4.26.1 =0.7の対数正規分布に基づく確率プロット
σ =0.7の対数正規分布に基づく確率プロット

出力4.26.2 =0.9の対数正規分布に基づく確率プロット
σ =0.9の対数正規分布に基づく確率プロット

出力4.26.3 =1.1の対数正規分布に基づく確率プロット
σ =1.1の対数正規分布に基づく確率プロット

出力4.26.2のときに、点のパターンが最も線形に近くなっています。出力4.26.2で示されている位置偏差分布の95番目のパーセント点は約0.001です。これは、この値が点のパターンと参照線の交点に近いことによってわかります。

:最も線形に当てはまるが見つかった後、しきい値パラメータと尺度パラメータを推定できます。例4.31を参照してください。

次のステートメントは、に局所最尤推定値を使用して、Deviationの対数正規確率プロットを作成する方法を示しています。

symbol v=plus height=3.5pct;
title 'Lognormal Probability Plot for Position Deviations';
ods graphics off;
proc univariate data=Aircraft noprint;
   probplot Deviation / lognormal(theta=est zeta=est sigma=est)
                        href   = 95
                        square;
run;

このプロットは出力4.26.4に表示されています。なお、の最尤推定値(この場合は0.882)は、必ずしも最も線形に近い点のパターンを作成する必要はありません。

出力4.26.4 推定したによる対数正規分布に基づく確率プロット
推定したσによる対数正規分布に基づく確率プロット

この例のサンプルプログラムuniex16.sasは、Base SASソフトウェアのSASサンプルライブラリに含まれています。