UNIVARIATEプロシジャ

例4.36 P-Pプロットの作成

50枚の鋼板に空けた2つの穴の間の距離が測定され、変数Distanceの値として次のデータセットに保存されています。

data Sheets;
   input Distance @@;
   label Distance='Hole Distance in cm';
   datalines;
 9.80 10.20 10.27  9.70  9.76
10.11 10.24 10.20 10.24  9.63
 9.99  9.78 10.10 10.21 10.00
 9.96  9.79 10.08  9.79 10.06
10.10  9.95  9.84 10.11  9.93
10.56 10.47  9.42 10.44 10.16
10.11 10.36  9.94  9.77  9.36
 9.89  9.62 10.05  9.72  9.82
 9.99 10.16 10.58 10.70  9.54
10.31 10.07 10.33  9.98 10.15
;

これらの距離が正規分布であるかどうかを確かめることになりました。次のステートメントは、出力4.36.1に示すような、平均が $\mu =10$ で標準偏差が $\sigma =0.3$ の正規分布に基づくP-Pプロットを作成します。

title 'Normal Probability-Probability Plot for Hole Distance';
ods graphics on;
proc univariate data=Sheets noprint;
   ppplot Distance / normal(mu=10 sigma=0.3)
                     square
                     odstitle = title;
run;

PPPLOTステートメント内のNORMALオプションで正規累積分布関数に基づくP-Pプロットを要求し、MU=およびSIGMA= normal-optionsで $\mu$ および $\sigma$ を指定しています。なお、P-Pプロットは常に完全に指定された分布、つまり特定のパラメータによる分布に基づきます。この例で、MU= / SIGMA= normal-optionsを指定しなかった場合、標本平均と標本標準偏差が $\mu$ および $\sigma$ として使用されます。

出力4.36.1: 対角方向の参照線付きの正規P-Pプロット

出力4.36.1のパターンが線形であることは、測定値が平均10および標準偏差0.3の正規分布であることを証明しています。SQUAREオプションによりプロットは正方形の枠の中に表示されます。