Wie lange sollten Sie die Verteilung Ihrer visuellen Daten weiterhin ermitteln?
Yukio Takahashi, Präsident, BioStat Research Institute, Inc.
Der erste Schritt der statistischen Analyse besteht darin, die Verteilung zu identifizieren, in die die erhaltenen Daten fallen. Das Verteilungstool von JMP bietet eine Reihe von Methoden zur visuellen Untersuchung der Datenverteilung. Traditionell bestand die Hauptüberlegung darin, ob eine Normalverteilung angewendet werden konnte oder nicht. Das Verteilungstool von JMP unterstützt seit langem die Anpassung von Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen an Histogramme. Wenn Sie in neueren Versionen unter „Kontinuierliche Verteilungen anpassen“ die Option „Alle“ auswählen, werden viele Verteilungen in der Reihenfolge der Größe der -2-Log-Likelihood und des AICc (korrigiertes Akaike-Informationskriterium) aufgelistet, und es ist möglich, die Verteilungsanpassung mithilfe des AICc zu beurteilen. Die Rangfolge der Verteilungsanpassungen unter Verwendung des AICc für verschiedene Daten wurde ausgewertet und für aussagekräftig befunden. Da die Log-Likelihood ausgegeben wurde, wurde angenommen, dass die Maximum-Likelihood-Methode verwendet wurde, also habe ich die JMP-Berechnungsmethode mit Excel erneut getestet. Wenn man AICc verwendet, um zu überlegen, welche Art von Verteilungsanpassung angemessen ist, scheint dies eine gute Gelegenheit zu sein, sich von der traditionellen mehrdeutigen visuellen Beurteilung zu lösen. Eine ähnliche Funktion ist für das Modell der „univariaten Lebensdauer“ verfügbar, daher möchte ich auch die Anpassung einer neuen Verteilung daran besprechen.
