Plot Q-Q untuk menilai kenormalan

Plot quantile-quantile (plot Q-Q) adalah metode grafis yang lebih baik untuk menyingkap ketidaknormalan. Secara umum, plot Q-Q membandingkan kuantil data dengan kuantil suatu distribusi acuan; jika data berasal dari distribusi dengan tipe yang sama (hingga skala dan lokasi), akan terlihat garis yang cukup lurus. Anda perlu mengetahui bahwa derajat kebebasan (df) merujuk pada jumlah nilai atau observasi yang dapat memengaruhi sistem yang sedang Anda kerjakan.

Dalam video, Anda melihat cara menghasilkan 1000 titik data berdistribusi normal dengan fungsi rnorm(), serta cara menggunakan qqnorm() untuk membuat plot Q-Q, dan qqline() untuk menambahkan garis lurus sebagai acuan:

> data <- rnorm(1000, mean = 3, sd = 2)
> qqnorm(data)
> qqline(data)

Dalam latihan ini, Anda akan membuat plot Q-Q dari log-return Dow Jones dalam djx terhadap distribusi acuan normal, yang akan Anda tambahkan sebagai panduan visual. Anda kemudian akan membandingkan plot tersebut dengan himpunan data tersimulasikan dari distribusi normal, Student t, dan uniform yang dihasilkan dengan fungsi rnorm(), rt(), dan runif(). Anda akan mempelajari distribusi t lebih lanjut di akhir bab ini.

Jika data berasal dari distribusi normal, titik-titik seharusnya berada dekat dengan garis merah (meskipun mungkin ada sedikit penyimpangan di bagian ujung).

Sekali lagi, djx telah dimuat ke dalam workspace Anda.

Latihan ini merupakan bagian dari kursus

Manajemen Risiko Kuantitatif dengan R

Lihat Kursus

Instruksi latihan

Buat plot Q-Q djx terhadap distribusi normal dengan qqnorm() dan tambahkan garis merah dengan qqline() dan col = "red" untuk menilai apakah plotnya linear.
Hitung panjang djx dengan length() dan simpan ke objek n.
Hasilkan n peubah normal baku dengan rnorm() dan simpan sebagai x1. Buat plot Q-Q x1 terhadap normal dan tambahkan garis merah seperti sebelumnya.
Hasilkan n peubah Student t dengan derajat kebebasan 4 dan simpan sebagai x2 (ini sudah dilakukan untuk Anda). Buat plot Q-Q x2 terhadap normal dan tambahkan garis merah.
Hasilkan n peubah uniform dan simpan sebagai x3 (ini sudah dilakukan untuk Anda). Buat plot Q-Q x3 terhadap normal dan tambahkan garis merah.

Latihan interaktif langsung praktik

Cobalah latihan ini dengan melengkapi kode contoh ini.

# Make a Q-Q plot of djx and add a red line
___(___)
___(___, ___)

# Calculate the length of djx as n
n <- ___

# Generate n standard normal variables, make a Q-Q plot, add a red line
x1 <- ___(___)
___(___)
___(___, ___)

# Generate n Student t variables, make a Q-Q plot, add a red line
x2 <- rt(n, df = 4)
___(___)
___(___, ___)

# Generate n standard uniform variables, make a Q-Q plot, add red line
x3 <- runif(n)
___(___)
___(___, ___)

Edit dan Jalankan Kode