<rss xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0">
    <channel>
        <title>Q-Q-Plot - Nhãn - NZQIRC</title>
        <link>https://nzqirc.xyz/tags/q-q-plot/</link>
        <description>Q-Q-Plot - Nhãn - NZQIRC</description>
        <generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>vi</language><copyright>This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.</copyright><lastBuildDate>Mon, 03 Aug 2026 11:00:00 &#43;0700</lastBuildDate><atom:link href="https://nzqirc.xyz/tags/q-q-plot/" rel="self" type="application/rss+xml" /><item>
    <title>Biểu đồ Q-Q (Quantile-Quantile Plot)</title>
    <link>https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/qq-plot/</link>
    <pubDate>Mon, 03 Aug 2026 11:00:00 &#43;0700</pubDate>
    <author>Du Mã</author>
    <guid>https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/qq-plot/</guid>
    <description><![CDATA[<p>Trong hành trình phân tích dữ liệu và thống kê, một trong những bước quan trọng đầu tiên là kiểm tra xem dữ liệu của chúng ta có tuân theo một phân phối lý thuyết nào đó hay không. Trong đại đa số trường hợp, chúng ta thường kỳ vọng dữ liệu của mình mang hình dáng của <strong>phân phối chuẩn (Normal distribution)</strong>. Lý do là bởi hầu hết các mô hình thống kê, từ học máy cơ bản, hồi quy tuyến tính cho đến các kiểm định giả thuyết quen thuộc (như t-test, ANOVA), đều được xây dựng dựa trên giả định nền tảng rằng sai số hoặc bản thân dữ liệu phải xấp xỉ chuẩn.</p>]]></description>
</item>
</channel>
</rss>
