Comment faire pour déterminer la probabilité type de distribution pour les données
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Lorsque vous avez recueilli des données sur votre système ou d`un procédé, l`étape suivante consiste à déterminer quel type de distribution de probabilité on a. Les types de distributions de probabilités sont: uniformes discrètes, Bernoulli, binomiale, binomiale négative, Poisson, uniforme géométrique, en continu, normal (courbe en cloche), exponentielle, les distributions gamma et bêta. Rétrécissant même un peu de la liste des possibilités permet de déterminer qui est la valeur la plus proche au carré R beaucoup plus rapide.
Les choses dont vous aurez besoin
- logiciel graphique
- Les moyens de calcul de la valeur au carré R (MEILLEUR) analyse en forme
Tracer les données pour une représentation visuelle du type de données.
L`une des premières étapes pour déterminer ce que l`on de distribution de données a - et donc le type d`équation à utiliser pour modéliser les données - est à exclure ce qu`il ne peut pas être. • S`il y a des pics dans l`ensemble de données, il ne peut pas être une distribution uniforme discrète. • Si les données a plus d`un pic, il n`est pas de Poisson ou binomiale. • si elle a une seule courbe, pas de pics secondaires et a une pente lente de chaque côté, il peut être de Poisson ou une distribution gamma. Mais il ne peut pas être une distribution uniforme discrète. • Si les données sont uniformément répartie, et il est sans aucun biais vers un côté, il est sûr d`exclure un gamma ou la distribution Weibull. • Si la fonction a une répartition régulière ou un pic au milieu des résultats des représentations graphiques, il n`est pas une distribution géométrique ou une distribution exponentielle. • Si l`apparition d`un facteur varie avec une variable d`environnement, il est probablement pas une distribution de Poisson.
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Une fois le type de distribution de probabilité a été rétréci vers le bas, faire une analyse R au carré de chaque type de distribution de probabilité possible. Celui qui a la valeur la plus élevée au carré R est très probablement correct.
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Éliminer un point de données aberrantes. Ensuite recalcule au carré R. Si le même type de distribution de probabilité est comme la plus proche, alors il y a une grande confiance que c`est la distribution de probabilité correcte à utiliser pour l`ensemble de données.
Conseils Avertissements
- Si les données montrent plusieurs pics une large dispersion, il est possible que deux processus distincts sont en cours ou le produit en cours de l`échantillon est mélangé. Les données et rappeler ensuite réanalyser.