可以选与如下的理论分布的分位数相比较: Normal(正态)分布:钟形并且对称的分布 Unrm(致分布:矩形密度函数分布 Exponential(指数)分布:联合指数分布是个有着一条长右尾的正态分布 Logistic(辑)分布:除比正态分布有更长的尾外是一种近似于正态的对称 分布 Extreme value(极值)分布:I型极小值分布是有一条左长尾的负偏分布,它非 常近似于对数正态分布 可以在工作文件中选择一些序列来与这些典型序列的分位数相比较,也可 以在编辑框中键入序列或组的名称来选择对照的序列或组, EViews将针对列出 的每个序列计算出QQ图。 Options钮提供计算经验分位数函数的几种方法。这与上面在 CDF-Survivor- Quantile中相一致,除非样本非常小,几种方法的区别将随样本数的增加而变 得微不足道。一可以选与如下的理论分布的分位数相比较: Normal(正态)分布：钟形并且对称的分布. Uniform(一致)分布：矩形密度函数分布. Exponential(指数)分布：联合指数分布是一个有着一条长右尾的正态分布. Logistic(逻辑)分布：除比正态分布有更长的尾外是一种近似于正态的对称 分布. Extreme value(极值)分布：I型极小值分布是有一条左长尾的负偏分布,它非 常近似于对数正态分布. 可以在工作文件中选择一些序列来与这些典型序列的分位数相比较，也可 以在编辑框中键入序列或组的名称来选择对照的序列或组，EViews将针对列出 的每个序列计算出QQ图。 Options钮提供计算经验分位数函数的几种方法。这与上面在CDF-Survivor￾Quantile中相一致，除非样本非常小，几种方法的区别将随样本数的增加而变 得微不足道