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正负样本数据集符合独立同分布是构建机器学习模型的前提，从概率的角度分析，样本数据独立同分布是正负样本数据从某一定的数据分布随机抽取的，且正负样本的分布是不一样的。举例来说，若我们用非洲的西瓜作为训练集，然后用中国西瓜作为测试集，则数据集可能不满足同分布这一前提；抛硬币是最简单的独立同分布；用专业术语举例，若数据集符合正态分布，测试集符合均匀分布，那么数据集不满足独立同分布这一前提。
本文用Q-Q分析不同数据集是否为同一分布，且可以用Q-Q图验证数据集是否符合正太分布。
一、累积分布函数与分位数
累积分布函数（CDF，Cumulative Distribution Function），是概率累积的过程。对某一变量X取值x，则x的累积分布函数是所有小于x值得概率相加，公式如下：
F(x) = P{X ≤ x}
分位数（quantile）也是一种概率累计过程，如第一四分位数是累计概率达到0.25时所对应的变量值，第二四分位数是累计分布概率达到0.5时所对应的值，第三四分位数是累计分布概率达到0.75时所对应的值，公式如下：α代表累计概率所对应的变量值，分位数Zα
P(X ≤ Zα) = α；
二、Q-Q图定义
Q-Q图是一种散点图，横坐标为某一样本的分位数，纵坐标为另一样本的分位数，横坐标与纵坐标组成的散点图代表同一个累计概率所对应的分位数。若散点图在直线 y = x 附近分布，则这两个样本是同等分布；若横坐标样本为标准分布且散点图在 y = x 附近分布，则纵坐标样本符合正太分布，且直线斜率代表样本标准差，截距代表样本均值。
如上图左上角图为某一数据的累计概率分布函数，右上角为标准正态分布的累计概率分布函数，对两图取同一累计概率对应的分位数，绘制散点图，由图可知，数据符合正态分布，斜率和截距分别代表数据的标准差和均值。
Q-Q图中正态分布直线推导：
若数据x是正态分布的，那么f(x)是一个正态分布的概率密度，根据正态分布的特性，数据x对应的标准正态分布函数的概率密度函数：其中m为样本均值，std为样本标准差
y = f((x - m) / std)
横坐标的数据分布是标准正态分布，概率密度函数为f(n)，由QQ图定义可知两者一一对应的，因此有：
(x - m) / std = n；即 x = n*std + m
所以直线的斜率代表标准差，截距代表均值。
三、构建普通Q-Q图
普通Q-Q图用于评估两个数据集的分布的相似程度，如上节所说的，若散点图在直线 y = x 附近，则两个数据集的分布类似。普通Q-Q图与正态Q-Q图的不同点在于普通Q-Q图的横坐标是未知数据集的分位数，正态Q-Q图的横坐标是标准正态分布的分位数，其他步骤都一样。
由上图可知，散点图没有接近一条直线，因此数据集1和数据集2来自不同的分布集。