对于分布中的正态 2 和 3 混合物没有拟合优度测试选项我有一个客户需要对他们使用的任何发行版进行 GOF 测试来确认他们在视觉上看到的内容。 正常的 2 和 3 混合分布不包括分布平台中的 GOF 测试选项。
是否有不同的方法来获得 p 值来测试这两个分布的 GOF？
回复：对于分布中的正态 2 和 3 混合物，没有拟合优度测试选项我很好奇他们为什么要确认混合分布？我认为混合法线的 GOF 测试很棘手，而且我不知道其他具有这种能力的软件。
回复：对于分布中的正态 2 和 3 混合物，没有拟合优度测试选项这是在演示中出现的；他们想看看如何测试所有可能的分布以找到最适合的分布。 他们的程序说要通过测试和 p 值来确认拟合。 在这种情况下，当我们拟合所有分布时，2 混合分布是使用 AICc 的最佳拟合。 我的建议是使用正态分布，因为 AICc 与 2 混合物几乎相同，而且更容易/大多数人理解它。 根据他的解释，他希望使用 JMP 推荐的最合适的分布，但他可以这样做，除非他能够获得最佳分布的 GOF 测试。
需要明确的是，他以前从未使用过正常的 2 混合分布，并且没有说他能够从其他软件中获得针对该特定发行版的 GOF，但他确实说他可以在他的其他/以前的包。 我们都感到有点惊讶的是，没有办法测试 JMP 确定为最佳的分布的拟合度，只是因为该选项可用于其他分布。
回复：对于分布中的正态 2 和 3 混合物，没有拟合优度测试选项Kolmogorov-Smirnoff GOF是我认为可以应用于此类事情的唯一方法。 我们已经在 Oneway 中使用它，但在不同的上下文中。 由于它是非参数的，我假设多模式分布是公平的游戏。 也就是说，我很长时间没有阅读研究文献，所以我并不完全确定。 Wiki 条目表明它是，它的应用程序可以在 R 包 KSgeneral 中找到。
也就是说，必须有人编写 JSL 来实现它。
