Qu'est-ce qui a inspiré cette demande de liste de souhaits ?
Lors de l'utilisation des options "Fit best" ou "Fit All" dans la plate-forme de distribution ou la plate-forme de capacité, il arrive souvent que la distribution normale (ND) soit aussi bonne que la distribution non normale (NND) sélectionnée, mais la NND a un AICc légèrement inférieur.Il y a plus de fonctionnalités et avec le ND, je dois donc passer en revue tous les NND qui ont été sélectionnés et voir si je pourrais aussi bien utiliser le ND.
Quelle est l'amélioration que vous aimeriez voir?
J'aimerais voir la possibilité de sélectionner un critère d'ajustement (AICc ou BIC) et la plage dans laquelle je considérerais le ND équivalent à la meilleure distribution sélectionnée et s'il se situe dans cette plage, le ND sera utilisé.Donc, dans ce cas, à partir de l'ensemble de données d'exemple de semi-conducteur, j'aurais pu définir une exécution selon laquelle si l'AICc du ND était à moins de 10 de l'AICc le plus bas, alors le ND serait sélectionné.
Pourquoi cette idée est-elle importante ?
Il est toujours préférable d'utiliser le ND lorsque cela est possible, mais il n'existe actuellement aucun moyen simple d'identifier puis de modifier les meilleures distributions identifiées d'un NND à un ND lorsqu'il y a un grand nombre de colonnes dans votre analyse.
