¿Cómo saber si los datos no se distribuyen normalmente?
Si el valor p de la prueba es menor que un cierto nivel de significancia (como α = 0.05), entonces tiene suficiente evidencia para decir que los datos no se distribuyen normalmente. Hay tres pruebas estadísticas que se usan comúnmente para probar la normalidad: 1. La prueba de Jarque-Bera 2. La prueba de Shapiro-Wilk 3.
¿Cómo transformar los datos para que se distribuyan de manera más normal?
Una opción es simplemente transformar los datos para que se distribuyan de manera más normal. Las transformaciones comunes incluyen: Transformación de registro: transforme los datos de y a log (y) . Al realizar estas transformaciones, la distribución de los valores de los datos normalmente se distribuye de manera más normal.
¿Cuáles son los ejemplos de distribución normal y no normal?
Ejemplos de distribución normal y no normal: El gráfico QQ-normal con la línea: Las desviaciones de la línea recta son mínimas. Esto indica distribución normal. Los puntos claramente siguen otra forma que la línea recta. El histograma confirma la no normalidad.
¿Cuál es la distribución de las variables directamente observadas?
La distribución de las variables directamente observadas en este caso se denomina log-normal . Finalmente, si hay una simple influencia externa que tiene un gran efecto en la variable en consideración, la asunción de normalidad no está tampoco justificada.
¿Cómo se ajusta la distribución de los puntos de los datos?
Si los puntos de los datos siguen la línea recta, la distribución se ajusta. En la siguiente gráfica, se puede ver la distribución de Weibull de 3 parámetros, así como otras tres distribuciones que no se ajustan a los datos. Ahora sabemos lo que es la distribución, pero ¿cuáles son los valores de los parámetros de la distribución?
¿Cuáles son los diferentes tipos de datos que se obtienen al lanzar un dado?
Por ejemplo, los datos que se obtienen al lanzar un dado pueden tener valores enteros aleatorios de 1 a 6. Los datos de un proceso de manufactura pueden estar centrados en un valor objetivo o pueden incluir valores de datos que están muy alejados del valor central.
