データ変換後の許容範囲正規許容区間を計算していて、最初にデータを変換する必要がある場合があります。通常は SHASH と Johnson SL を試します。質問は SHASH に関するものです。SHASH 分布が適合しないのに、変換された結果のデータが正規である場合、それは何を意味しますか? 逆に、SHASH が適合するが、変換された結果のデータが正規でない場合は、何を意味しますか? 私は、正規性への単調な変換を許可する、私の作業を管理している標準化団体のガイドラインに従っています。そのため、最初のケースでは正規の結果になるので、SHASH を使用できると思います。ただし、適合が適切でないことに不安を感じています。2 番目のケースについては、結果が正規でない場合に SHASH が適合するとはどういう意味なのか知りたいです。よろしくお願いします。
基本的なデータ分析とモデリングウィンドウズデータ変換後の許容範囲についてこんにちは@jayg001 : あなたの質問を完全に理解し、適切に対応できるように、あなたの 2 つの状況を私が理解しているかどうか教えていただけますか。
データ列 X が与えられた場合:
1. SHASH 分布が適合しないが、変換された結果のデータが正規分布である場合、それは何を意味しますか?
この場合、X には SHASH 分布がなく、X に何らかの変換 (この関数を SHASH と呼びます) を適用して 2 番目の列 Y を取得します。つまり、Y = SHASH[X] です。さらに、Y は正規分布しているように見えます。これは正しいですか? X を変換するためにどの関数 (SHASH[X] と呼びます) を使用していますか? SHASH 分布についてはよく知っていますが、ここでは明確にしたいと思っています。
2. 「逆に、SHASH が適合しても、結果として変換されたデータが正規分布しない場合は、何を意味しますか?」
この場合、X は SHASH 分布を持ちます。次に、SHASH 変換 (上記 1 のように) を適用すると、Y = SHASH[X] になります。さらに、Y は正規分布を持たないようです。
これは正しいでしょうか?
データ変換後の許容範囲についてはい、正解です。Distribution プラットフォームで SHASH をフィッティングした後、変換された値を保存しています。保存された値の式には、フィッティングされた SHASH 分布のパラメータを使用する関数 SHASHTrans(x, gamma, delta, theta, sigma) が含まれています。
データ変換後の許容範囲についてこんにちは@jayg001 : ここで関係してくるものがいくつかあります。順不同です:
1. サンプルサイズ:
-サンプルサイズが小さい場合、適合度検定によって妥当な分布を棄却する可能性は低くなります。
分布が正しくありません（つまり、電力が低い）。その結果、間違った分布が受け入れられることになります。
-逆に、サンプルサイズが大きい場合は、分布が過剰に検出されるため、分布を拒否することができます。つまり、逸脱が無視できるほど小さい場合でも、
検定対象の分布から外れると、分布は棄却される。これは、すべての分布に対して、
意図と目的は適切です。
2. 分布が正規分布なのか、SHASH分布なのか、あるいは他の分布なのかは実際にはわかりません。適合度検定では、
分布は与えられていますが、それは分布が正しいことを証明するものではなく、それを拒否するのに十分な証拠がないことを意味するだけです。
それは裁判で無罪の仮定が適用されるのと似ています。「無罪」は無罪を意味するわけではありません。無罪とは、
有罪判決を下すには証拠が不十分です...
3. 変換により、個々のポイントが適合度テストに与える影響の程度が変わることがあります。
FWIW 編集: 一般的に言えば、私は適合度検定はあまり好きではありません (理由は上記を参照)。私は QQ プロットなどを見る傾向があります。
これらは私の最初の考えです。お役に立てば幸いです。
データ変換後の許容範囲についてありがとうございます。私も生粋のベイジアンなので適合度は好きではありませんが、統計の訓練をほとんど受けていない多数のエンジニア向けの手順を開発する必要があるため、シンプルにしようとしています。JMP ヘルプには、SHASHTrans は SHASH 分布の変数を標準正規変数に変換すると記載されているため、許容区間の計算と反転に進む前に、SHASH 分布が元のデータに適合し、正規分布が変換されたデータに適合することが必要になるでしょう。
