QQ圖是用于直觀驗(yàn)證一組數(shù)據(jù)是否來自某個(gè)分布，或者驗(yàn)證某兩組數(shù)據(jù)是否來自同一（族）分布。在應(yīng)用中常用的是檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否來自于正態(tài)分布。

QQ圖（Q-Q plot）主要用于檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的正態(tài)性。因此，正確答案是：A: 正態(tài)性。

### 專業(yè)分析：

QQ圖是一種圖形方法，用于比較兩個(gè)分布之間的相似性，常用于檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)是否符合某個(gè)特定的理論分布，尤其是正態(tài)分布。具體分析如下：

- **正態(tài)性**：
- QQ圖可以直觀地展示樣本數(shù)據(jù)與正態(tài)分布之間的關(guān)系。通過將實(shí)際數(shù)據(jù)的分位數(shù)與正態(tài)分布的分位數(shù)進(jìn)行比較，若圖中的點(diǎn)接近一條直線，則說明數(shù)據(jù)與正態(tài)分布相符。

- **共線性**：
- 共線性是指自變量之間存在多重線性關(guān)系的問題。它通常通過計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣或使用方差膨脹因子（VIF）來檢測，而非QQ圖。

- **同方差**：
- 同方差性是指在回歸分析中，誤差項(xiàng)的方差是恒定的。這個(gè)問題通常通過殘差圖或白檢驗(yàn)（Breusch-Pagan test）等方法來檢測。

- **過擬合**：
- 過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在未見過的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。它通常通過交叉驗(yàn)證或?qū)W習(xí)曲線等方法來檢測，而不是使用QQ圖。

### QQ圖示例：

以下是一個(gè)使用Python繪制QQ圖的簡單示例：

```python
import numpy as np
import scipy.stats as stats
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成正態(tài)分布數(shù)據(jù)
data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000)

# 繪制QQ圖
stats.probplot(data, dist="norm", plot=plt)
plt.title('QQ Plot')
plt.show()
```

通過QQ圖，觀察數(shù)據(jù)是否沿著參考線分布，從而判斷數(shù)據(jù)的正態(tài)假設(shè)是否成立。