Cómo determinar el tipo de distribución de probabilidad para los datos

12/20/2011 by Dolan

Cómo determinar el tipo de distribución de probabilidad para los datos

Si usted tiene un conjunto de datos a examinar, puede estar seguro que uno o dos puntos en el conjunto será pícaro datos. Identificar a afloramientos ayuda centrarse en la probabilidad de observaciones, pero usted tendrá que ajustar un modelo de distribución de los datos para detectar a los valores extremos. Aunque hay muchas fórmulas para identificar el tipo de distribución de probabilidad de los datos, el método más simple es trazar los datos en una gráfica y ver que tipo se ajusta mejor. Cada tipo de distribución de probabilidad tiene características visuales distintivas.

Instrucciones

• Ordenar los datos como coordenadas. Cada observación tiene un valor de "x" y un valor que es una función de x. Es decir, el segundo valor se observa comportamiento cuando x tiene un valor específico. Colocar los datos de x en una columna, ordenar de menor a mayor, escribir valores correspondientes de f (x) en la columna adyacente.

• Encontrar los valores mínimo y más en la columna f (x). Como los datos de la columna de X están en secuencia que los valores mínimo y más de x deberían ser fáciles de encontrar. Estas dos gamas de darán el rango de su parcela.

• Trazar los ejes de la medida del gráfico igual puntos a lo largo del eje X de "0" para el valor observado más alto. Si es negativo el valor más bajo de los datos de prolongar el eje X a la izquierda del eje Y y mantener marcar intervalos regulares hasta alcanzar un valor redondeado inferior a su más bajo X observación.

• Repetir la tarea realizada para el eje X, pero esta vez esas reglas se aplican al eje de Y usando los datos de f (x). Si es negativo el valor más bajo de la gama, ampliar el eje de Y debajo del eje X y continuar con los valores negativos.

• Representar cada punto en el gráfico donde el valor de x y la f (x) valoran de reunión. Debe surgir un patrón. Si los datos se parece a la altura de un pico en el medio y parece que ser uniformemente cae a lado del centro, tiene una distribución gaussiana o normal. Si los puntos de datos crean una sola curva, tiene una distribución exponencial. Una rayleigh distribución se levanta repentinamente y las cuestas hacia abajo en una curva.

• Borrar todos los puntos que no encajan en el tipo de distribución detectado. Trazar la línea de "mejor ajuste" entre los puntos que le da una suave curva en lugar de simplemente uniendo los puntos.

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