시각적 데이터의 분포의 신분을 언제까지 계속합니까 시각적 데이터의 분포의 신분을 언제까지 계속합니까
BioStat 연구소 주식회사 대표 이사 타카하시 유키오
얻어진 데이터가 어떤 분포에 해당되는 것인지 식별 할 수는 통계 분석의 초기 단계이다.JMP의 "변량의 분포 '를 사용하여 시각적으로 데이터의 분포를 확인하기 위해 여러 가지 방법이 제안되어왔다.전통적으로 정규 분포의 적용시켜이 가능한가 아닌가의 판단이 주체였다.JMP의 "변량의 분포"히스토그램에 대한 확률 밀도 함수 맞추어도 이전부터 지원되어 있었다.최근 버전에서 "연속 분포 맞추어"에서 "모든"을 선택하면 -2 배의 대수 우도와 AICc (보정 아카 정보량 표준)의 크기 순으로 많은 분포가 열거되어 분포 맞추어 대해 AICc 에 의한 판정이 가능 해지고있다.각종 데이터 AICc을 이용한 분포 맞추어 순위를 평가 한 결과 의미였다.로그 우도 출력되어 있기 때문에 최대 가능성을 이용하고 있다고 생각되므로, Excel을 이용하여 JMP의 계산 방식의 추가 시험을 실시했다.AICc을 이용하여 어떤 분포 맞추어이 적절한 지 논의에 기존의 시각적 모호한 판정에서 탈피하는 좋은 기회라고 생각된다.유사한 기능을 "일생의 변량 '도 갖춰지고 있으므로, 아울러 새로운 유통 맞추어 대해 논하고 싶다.
