この例はデータ分布のモデル化のセクションで説明した例の続きです。
出力4.6に示されている正規確率プロットでは、点のパターンが非線形であることにより、Deviationの分布が正規分布から乖離していることが示されています。点のパターンは左から右へと増加する傾きでカーブしているため、対数正規分布のような右に片寄った理論分布は、正規分布よりも優れた適合を提供します。 Q-Qプロットと確率プロットの解釈のセクションを参照してください。
対数正規確率プロットを使用して、対数正規分布の当てはめの確率を調べることができます。このようなプロットを要求する場合、対数正規分布の形状パラメータ
を指定する必要があります。この値は正である必要があり、
の一般的な値の範囲は0.1~1.0です。
の値はLOGNORMAL 1次オプションのSIGMA= 2次オプションで指定できます。または、データから
を推定するよう指定できます。
次のステートメントは最初のアプローチを示すため、データ分布のモデル化のセクションで説明した変数Deviationに対する3つの対数正規確率プロットを作成しています。
symbol v=plus height=3.5pct;
title 'Lognormal Probability Plot for Position Deviations';
ods graphics off;
proc univariate data=Aircraft noprint;
probplot Deviation /
lognormal(theta=est zeta=est sigma=0.7 0.9 1.1)
href = 95
lhref = 1
square;
run;
LOGNORMAL 1次オプションで対数正規分布族に基づくプロットを要求し、SIGMA= 2次オプションで
が0.7、0.9および1.1に等しいプロットを要求しています。これらのプロットは出力4.26.1、出力4.26.2および出力4.26.3にそれぞれ表示されています。または、オプションSIGMA=ESTを使用すると、
を標本標準偏差により推定するよう指定できます。
SQUAREオプションで確率プロットを正方形の枠の中で表示し、HREF=オプションで95番目のパーセント点の位置の参照線を要求し、LHREF=オプションで参照線の種類を指定しています。
=0.7の対数正規分布に基づく確率プロット 
=0.9の対数正規分布に基づく確率プロット 
=1.1の対数正規分布に基づく確率プロット 
出力4.26.2の
のときに、点のパターンが最も線形に近くなっています。出力4.26.2で示されている位置偏差分布の95番目のパーセント点は約0.001です。これは、この値が点のパターンと参照線の交点に近いことによってわかります。
注:最も線形に当てはまる
が見つかった後、しきい値パラメータ
と尺度パラメータ
を推定できます。例4.31を参照してください。
次のステートメントは、
に局所最尤推定値を使用して、Deviationの対数正規確率プロットを作成する方法を示しています。
symbol v=plus height=3.5pct;
title 'Lognormal Probability Plot for Position Deviations';
ods graphics off;
proc univariate data=Aircraft noprint;
probplot Deviation / lognormal(theta=est zeta=est sigma=est)
href = 95
square;
run;
このプロットは出力4.26.4に表示されています。なお、
の最尤推定値(この場合は0.882)は、必ずしも最も線形に近い点のパターンを作成する必要はありません。
による対数正規分布に基づく確率プロット 
この例のサンプルプログラムuniex16.sasは、Base SASソフトウェアのSASサンプルライブラリに含まれています。