عندما تقوم بجمع البيانات على نظامك أو العملية الخاصة بك ، فإن الخطوة التالية هي تحديد نوع توزيع الاحتمالات. أنواع التوزيعات الاحتمالية هي: التوزيعات المنفصلة ، البيرنولي ، ذات الحدين ، ذات الحدين السالب ، بواسون ، الأشكال الهندسية ، التوحيد المستمر ، الطبيعي (منحنى الجرس) ، التوزيعات الأسية ، غاما وبيتا. تضييق حتى عدد قليل من قائمة الاحتمالات يجعل تحديد أي هو أقرب مربع ترقيم أسرع بكثير.
العناصر التي ستحتاجها
-
برنامج الرسوم البيانية
-
وسائل حساب قيمة التربيع المربعات (أفضل تحليل مناسب)
أرسم البيانات للتمثيل المرئي لنوع البيانات.
تتمثل إحدى الخطوات الأولى لتحديد توزيع البيانات الذي يمتلكه المرء - وبالتالي نوع المعادلة الذي يستخدم في تصميم البيانات - في استبعاد ما لا يمكن أن يكون. • إذا آﺎﻧﺖ هﻨﺎك أي ذروة ﻓﻲ ﻣﺠﻤﻮﻋﺔ اﻟﺒﻴﺎﻧﺎت ، ﻓﻼ ﻳﻤﻜﻦ أن ﻳﻜﻮن ﺗﻮزﻳﻌﺎً ﻣﻮﺣﺪاً ﻣﺘﻤﻴﺰاً. • إذا كانت البيانات تحتوي على أكثر من ذروة واحدة ، فهي ليست Poisson أو ذات الحدين. • إذا كان يحتوي على منحنى واحد ، بدون قمم ثانوية ، ولديه منحدر بطيء على كل جانب ، فقد يكون بواسون أو توزيع غاما. لكنها لا يمكن أن تكون توزيعة موحدة منفصلة. • إذا كانت البيانات موزعة بالتساوي ، ومن دون انحراف نحو جانب واحد ، فمن المستبعد استبعاد توزيع غاما أو ويبل. • إذا آﺎﻧﺖ اﻟﻮﻇﻴﻔﺔ ﻟﻬﺎ ﺗﻮزﻳﻊ ﻣﺘﺴﺎوي أو ذروة ﻓﻲ ﻣﻨﺘﺼﻒ اﻟﻨﺘﺎﺋﺞ اﻟﺒﻴﺎﻧﻴﺔ ، ﻓﻬﻲ ﻟﻴﺴﺖ ﺗﻮزﻳﻌﺎً هﻨﺪﺳﻴﺎً أو ﺗﻮزﻳﻌﺎً أﺳﻴﺎً. إذا اختلف تواجد عامل ما باختلاف متغير بيئي ، فمن المحتمل ألا يكون توزيع Poisson.
بعد تضييق نوع التوزيع الاحتمالي ، قم بإجراء تحليل مربعات R لكل نوع محتمل من توزيع الاحتمالات. من المحتمل أن تكون القيمة ذات القيمة المرتفعة R المربعة صحيحة.
القضاء على نقطة واحدة البيانات outlier. ثم إعادة حساب R squared. إذا ظهر نفس نوع التوزيع الاحتمالي كأقرب تطابق ، فهناك ثقة عالية بأن هذا هو توزيع الاحتمالية الصحيح لاستخدامه في مجموعة البيانات.
نصائح
-
إذا أظهرت البيانات ذروات متعددة بامتداد واسع ، فمن الممكن أن تجري عمليتان منفصلتان أو أن يكون المنتج الذي يتم أخذ عينات منه مختلطًا. تذكر البيانات ثم أعد تحليلها.
تحذير
تحقق من صحة المعادلات الناتجة عن مجموعات بيانات لاحقة للتأكد من أنها لا تزال دقيقة بالنسبة لمجموعة البيانات. من الممكن أن تكون العوامل البيئية وانحراف العملية قد جعلت المعادلات والنماذج الحالية غير صحيحة.
