Was hat Sie zu dieser Wunschliste inspiriert?
Bei Verwendung der Optionen „Am besten anpassen“ oder „Alle anpassen“ in der Verteilungsplattform oder der Capability-Plattform kommt es häufig vor, dass die Normalverteilung (ND) genauso gut ist wie die ausgewählte nicht-normale Verteilung (NND), die NND jedoch einen etwas niedrigeren AICc aufweist. Die ND bietet mehr Funktionen, daher muss ich alle ausgewählten NND überprüfen und prüfen, ob ich die ND genauso gut verwenden kann.
Welche Verbesserung würden Sie gerne sehen?
Ich hätte gern die Möglichkeit, ein Anpassungskriterium (AICc oder BIC) und den Bereich auszuwählen, in dem ich den ND als gleichwertig mit der am besten ausgewählten Verteilung betrachte, und wenn er innerhalb dieses Bereichs liegt, wird der ND verwendet. In diesem Fall hätte ich also aus dem Halbleiterbeispieldatensatz einen Lauf festlegen können, bei dem der ND ausgewählt wird, wenn der AICc des ND innerhalb von 10 des niedrigsten AICc liegt.
Warum ist diese Idee wichtig?
Es ist immer besser, wenn möglich die ND zu verwenden, aber es gibt derzeit keine einfache Möglichkeit, die am besten identifizierten Verteilungen zu ermitteln und dann von einer NND in eine ND zu ändern, wenn Ihre Analyse eine große Anzahl von Spalten enthält.
