Com scipy.stats.probplot voce pode ver o quao perto seus dados estao de uma distribuicao normal. Pontos que se afastam muito da linha de referencia indicam maiores desvios de normalidade.
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=500)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(5, 5))
stats.probplot(data, dist="norm", plot=ax)
ax.set_title("Grafico Q-Q (comparacao com a distribuicao normal)")
ax.grid(alpha=0.2)
fig.tight_layout()
plt.show()
Dicas de leitura #
- Se os pontos estiverem na linha de 45°, os dados estao proximos da normalidade. Caudas curvas sugerem caudas pesadas ou leves.
- Para testar outra distribuicao teorica, altere o argumento
dist. - Informar a media e a variancia amostral junto ao grafico ajuda na interpretacao da distribuicao.