Q-Q圖
Q-Q圖是一種散點圖,對應於正態分布的Q-Q圖,就是由標准正態分布的分位數為橫坐標,樣本值為縱坐標的散點圖. 要利用QQ圖鑒別樣本數據是否近似於正態分布,只需看QQ圖上的點是否近似地在一條直線附近,而且該直線的斜率為標准差,截距為均值. 用QQ圖還可獲得樣本偏度和峰度的粗略信息.
Q-Q圖可以用於檢驗數據的分布，所不同的是，Q-Q圖是用變量數據分布的分位數與所指定分布的分位數之間的關系曲線來進行檢驗的。P-P圖和Q-Q圖的用途完全相同，只是檢驗方法存在差異
由於P-P圖和Q-Q圖的用途完全相同，只是檢驗方法存在差異。要利用QQ圖鑒別樣本數據是否近似於正態分布,只需看QQ圖上的點是否近似地在一條直線附近,而且該直線的斜率為標准差,截距為均值.
用QQ圖還可獲得樣本偏度和峰度的粗略信息.
這篇文章是關於Q-Q圖的程序設計：
http://www.docin.com/p-44022618.html
有個關於Q-Q圖和P-P圖的R語言例子：
n=100
a=rnorm(n) #產生100個正態隨機變量
p=pnorm(a) #求正態分布函數值（正態累積概率）
t=rank(a)/n#求觀察累積概率
q=qnorm(t) #求分位數值
plot(p,t)#畫P-P圖
plot(a,q) #畫Q-Q圖
有關分位數的概念：
分位數
quantile fractile
分位數又稱百分位點，或者下側分位數。
定義
設連續隨機變量X的分布函數為F(X)，密度函數為p(x)。那么，對任意0<p<1的p，稱F(X)=p的x為此分布的分位數，或者下側分位數。簡單的說，分位數指的就是連續分布函數中的一個點，這個點對應概率p。
其他定義
若概率0<p<1，隨機變量X或它的概率分布的分位數Za。是指滿足條件p(X>Za)=α的實數。 分位數有三種不同的稱呼，即α分位數、上側α分位數與雙側α分位數，它們的定義如下： 當隨機變量X的分布函數為 F(x)，實數α滿足0 <α<1 時，α分位數是使P{X< xα}=F(xα)=α的數xα， 上側α分位數是使P{X >λ}=1-F(λ)=α的數λ，
雙側α分位數是使P{X<λ1}=F(λ1)=0.5α的數λ1、使 P{X>λ2}=1-F(λ2)=0.5α的數λ2 如t分布的分位數表，自由度f=20和α=0.10時的雙側分位數為正負1.7247。