Q-Q-Plot

Ein Q-Q-Plot setzt die Quantile eines Datensatzes gegen die Quantile eines zweiten Datensatzes. Das wird häufig genutzt, um zu prüfen, ob die Daten zum üblichen statistischen Rahmen bzw. zu einer Normalverteilung passen.

Wenn die Daten normalverteilt sind, liegen die Punkte im Q-Q-Plot auf einer geraden Diagonalen. Das ist praktisch, um Normalität auf einen Blick zu prüfen, aber beachte: Es ist kein exakter statistischer Test. Im Video hast du gesehen, wie du mit der Funktion qqnorm() einen Q-Q-Plot erstellst und mit qqline() eine Referenzlinie zeichnest, die zeigen würde, wie die Daten bei perfekter Normalverteilung verlaufen:

> qqnorm(amazon_stocks,
         main = "AMAZON return QQ-plot")

> qqline(amazon_stocks,
         col = "red")

In diesem Kurs ist der erste Datensatz die Rendite der Apple-Aktie und der zweite Datensatz eine Standardnormalverteilung. In dieser Übung prüfst du, wie die Apple-Renditen in rtn von einer Normalverteilung abweichen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

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Anleitung zur Übung

Zeichne einen Q-Q-Plot für rtn mit dem Titel "Apple return QQ-plot"
Füge mit qqline() eine rote Referenzlinie für die Normalverteilung hinzu

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Create q-q plot


# Add a red line showing normality

Code bearbeiten und ausführen