SD der angepassten Lognormalverteilung vs. SD der angepassten Normalverteilung von logarithmisch transformierten DatenIch würde gerne wissen, warum die angepasste Lognormalverteilung für einen bestimmten Datensatz eine andere Standardabweichung liefert als die angepasste Normalverteilung des logarithmisch transformierten Datensatzes. Angenommen, ich habe 10 Datenpunkte: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10. Wenn ich die Lognormalverteilung anpasse, erhalte ich eine Standardabweichung von 0,6954075. Wenn ich die 10 Datenpunkte protokolliere und an eine Normalverteilung anpasse, erhalte ich eine Standardabweichung von 0,7330239. Siehe Ausschnitt unten. Danke dir!
JMP-Version: 16.2
AnalytikBetreff: SD der angepassten Lognormalverteilung vs. SD der angepassten Normalverteilung von logarithmisch transformierten DatenIn v16 hat die Dokumentation die Schätzmethoden für die beiden Verteilungen nicht vollständig beschrieben.Sie können die aktualisierte Beschreibung in der v17-Dokumentation hier lesen: https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/#page/jmp/fit-distributions.shtml .
Der Unterschied besteht darin, dass für die Normalverteilungsanpassung die unverzerrte Schätzung der Standardabweichung berechnet wird, die die korrigierte Summe der Quadrate durch (n-1) dividiert, während die lognormale Anpassung die Maximum-Likelihood-Schätzung verwendet, die die korrigierten Summen von dividiert Quadrate der logarithmisch transformierten Daten durch (n).Sie können sehen, dass Ihre Werte ein Verhältnis von (0,6954075)/(9,7330239) = (n-1)/n = 9/10 haben.
Betreff: SD der angepassten Lognormalverteilung vs. SD der angepassten Normalverteilung von logarithmisch transformierten DatenDanke, für die schnelle Antwort! Kleinere Korrektur, dass 0,6954075 / 0,7330239 = SQRT (9/10).
Betreff: SD der angepassten Lognormalverteilung vs. SD der angepassten Normalverteilung von logarithmisch transformierten DatenDanke, dass du meinen Fehler entdeckt hast!Ich habe es in meiner Antwort korrigiert.
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