こんにちは、
アドバイスが必要です。
ディストリビューション プラットフォームを使用して、自分のデータに最適かどうかを確認しました。 非正規分布を正規分布と仮定した場合に導入されるエラー (中心傾向と分散) のレベルを確認する方法があるかどうかを知りたかったのです。
こんにちは@billi 、
データが実際には非正規分布に由来する場合に、データに正規分布があると仮定することから「エラーのレベル」を理解したいということは理解しています。 あれは正しいですか？それは興味深い質問です。
どうしてそうしたいのか聞いてもいいですか？ これを行う必要がある実際の状況はありますか?
あなたの例でデータがどのように生成されたのかわかりません - これは実際のプロセスからのものでしょうか? しかし、分布の比較分析は、対数正規分布が最良の分布である可能性があることを示唆しています。
そうは言っても、ガンマ分布と正規分布の AICc は類似しています。 AICc は適合度の尺度であり、一般的に、2 未満の AICc の違いは有意ではないと言われています。
したがって、この場合、分布が実際に対数正規である場合、位置/スケール/中心傾向および分散/形状/分散の「エラーのレベル」は、正規分布を仮定することよりも小さくなります。 これは、プロット上の適合分布からわかります。これらはほとんど区別がつきません (特に、色が似ているためです!)。
それは役に立ちますか？ 「エラーのレベル」を定量化するための特定の方法はありますか? 「正しくない」正規分布を仮定することによるエラーを調べるために、「正しい」分布が何であるかをどのように判断しますか?
フィル
役立つと思われるもう 1 つのアイデアは、近似された各分布の赤い三角形のメニューにある分位数プロファイラーです。 これらを使用して、分位を比較できます。 以下に、各分布の中央値 (確率 = 0.5) と 10 パーセンタイル (確率 = 0.1) の推定値を示します。 繰り返しますが、これは分布間の無視できるほどの違いを示しています。
