使用分位数图来确定马萨诸塞州的汽油价格是否服从正态分布。

加载样本数据。

负载气体

中的样本数据价格1和price2代表马萨诸塞州20个不同加油站的汽油价格。这些样本是在两个不同的月期间采集的。

创建一个位数，位数图来确定天然气价格价格1遵循正态分布。

图qqplot (price1)

积产生一个近似直线，表明气体价格遵循正态分布。

使用分位数图来确定两组样本数据是否来自相同的分布。

加载样本数据。

负载气体

中的样本数据价格1和price2代表马萨诸塞州20个不同加油站的汽油价格。这些样本是在两个不同的月期间采集的。

使用两组样本数据创建一个分位数图，以评估不同时间的价格是否具有相同的分布。

qqplot（价格1，price2）;

该图产生了一条近似的直线，表明两组样本数据具有相同的分布。

使用分位数，位数图，以确定样本数据是否来自Weibull分布。

加载样本数据。

负载灯泡

数据的第一列是两种灯泡的寿命(以小时为单位)。第二列是关于灯泡类型的信息。“1”为荧光灯，“0”为白炽灯。第三列是审查信息。1表示截尾数，0表示准确的故障时间。这是模拟数据。

取出截尾数据。

灯泡=[灯泡(灯泡(:,3)= = 0,1),．..灯泡(灯泡(:3)= = 0,2)];

为每个灯泡类型创建一个变量。只包括未经审查的数据。

FLUO = [灯泡（电灯泡（：，2）== 0,1）];INSC = [灯泡（电灯泡（：，2）== 1,1）];

使用默认参数创建威布尔概率分布对象一个= 1和B = 1．

pd = makedist (“韦伯”）;

创建一个q-q图来确定荧光灯的寿命是否具有威布尔分布。

图qqplot（FLUO，PD）

这幅图不是一条直线，表明荧光灯的寿命数据并不遵循威布尔分布。

控件并排显示一对分位数图tiledlayout和nexttile职能。

加载耐心数据集。分离患者心脏舒张血压水平分成两个数据集：一种含吸烟者的舒张血压水平和一种含非吸烟者的舒张水平。

负载耐心吸烟者指数=(吸烟者== 1);nonsmokerIndices =(吸烟者== 0);smokerDiastolic =舒张压(smokerIndices);nonsmokerDiastolic =舒张压(nonsmokerIndices);

创建一个2乘1的平铺图表布局使用tiledlayout函数。创建第一组轴ax₁图表布局通过调用内nexttile函数。在坐标轴上显示q-q图，以确定吸烟者的舒张压水平是否来自正态分布。创建第二组轴ax2平铺图表布局通过调用内nexttile函数。在轴，显示一个分位图，以确定非吸烟者的舒张血压水平是否来自一个正态分布。

tiledlayout（2,1）%顶轴ax₁= nexttile;qqplot (ax₁,smokerDiastolic) ylabel (ax₁,“吸烟者的舒张分位数”)标题(ax₁,吸烟者舒张水平与正常水平的QQ图）%底部轴ax2 = nexttile;qqplot (ax2 nonsmokerDiastolic) ylabel (ax2,“非吸烟者的舒张分位数”)标题(ax2,“不吸烟者舒张与正常对照的QQ图”）

第二幅图更接近于一条直线，表明非吸烟者的血压值样本近似为正态分布。相比之下，第一个图的点在线的左边，表明一个更重的尾巴(更多的异常值)比正态分布。