¿Durante cuánto tiempo deberías continuar identificando la distribución de tus datos visuales?
Yukio Takahashi, director ejecutivo del Instituto de Investigación BioStat, Inc.
Identificar la distribución en la que caen los datos obtenidos es el primer paso del análisis estadístico. La herramienta de distribución de JMP proporciona varios métodos para examinar visualmente la distribución de datos. Tradicionalmente, la consideración principal era si se podía aplicar o no una distribución normal. La herramienta de distribución de JMP ha permitido durante mucho tiempo ajustar funciones de densidad de probabilidad a histogramas. En versiones recientes, cuando se selecciona "Todos" en "Ajustar distribuciones continuas", muchas distribuciones se enumeran en orden de magnitud de la verosimilitud de -2 y AICc (criterio de información de Akaike corregido), y es posible juzgar el ajuste de la distribución utilizando AICc. Se evaluó el orden de clasificación de los ajustes de distribución utilizando AICc para diversos datos y se encontró que era significativo. Dado que se obtuvo como resultado la verosimilitud logarítmica, se asumió que se estaba utilizando el método de máxima verosimilitud, por lo que volví a probar el método de cálculo JMP utilizando Excel. Al utilizar AICc para considerar qué tipo de ajuste de distribución es apropiado, esta parece una buena oportunidad para alejarse del tradicional juicio visual ambiguo. Hay una función similar disponible para el modelo de "duración univariante", por lo que me gustaría analizar cómo adaptar una nueva distribución a él también.
