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#26 Wie funktioniert Verteilungsprüfung?
Manage episode 306288938 series 2924427
Wie funktioniert Verteilungsprüfung?
- Wie funktioniert die grafische Verteilungsprüfung?
- Welcher Verteilungstest ist der beste?
- Warum ist es eine ganz schlechte Idee, die Verteilung automatisch auszuwählen?
Wir arbeiten gerne mit bekannten Methoden, deshalb werden in der Verteilungsprüfung oft Histogramme mit Verteilungskurven angeschaut oder der Kolmogorov-Smirnov-Test gerechnet. Warum beide Methoden weniger gut geeignet sind und welche besseren Auswertungsverfahren es gibt, darum geht es in der heutigen Folge von "Irgendwas mit Daten".
Außerdem wird die Frage beantwortet, warum die automatische Verteilungsauswahl oder Verteilungsidentifikation selten gute Ergebnisse liefert und welche Schritte besser und zuverlässiger zu einer gut gewählten Verteilung führen.
Links
👉 NCSS: Probability Plots / Formeln für Wahrscheinlichkeitsnetze
👉 Groß, Jürgen: A Normal Distribution Course Wahrscheinlichkeitsnetz bzw. QQ-Plot S. 98
👉 Bredner, Barbara und Stanger, Karl: Fähigkeit bei technisch begrenzten Merkmalen
👉 Johnson, Norman L.; Kotz, Samuel Kotz; Balakrishnan, Narayanaswamy: Continuous Univariate Distributions, Volume 1
👉 Johnson, Norman L.; Kotz, Samuel Kotz; Balakrishnan, Narayanaswamy: Continuous Univariate Distributions, Volume 2
👉 The American Statistician: The ASA Statement on p-Values: Context, Process and Purpose
Wie halten Sie es mit der Verteilungsprüfung?
Ich freue mich über Ihre Nachricht! Barbara Bredner, post@irgendwas-mit-daten.io
51 episodi
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Wie funktioniert Verteilungsprüfung?
- Wie funktioniert die grafische Verteilungsprüfung?
- Welcher Verteilungstest ist der beste?
- Warum ist es eine ganz schlechte Idee, die Verteilung automatisch auszuwählen?
Wir arbeiten gerne mit bekannten Methoden, deshalb werden in der Verteilungsprüfung oft Histogramme mit Verteilungskurven angeschaut oder der Kolmogorov-Smirnov-Test gerechnet. Warum beide Methoden weniger gut geeignet sind und welche besseren Auswertungsverfahren es gibt, darum geht es in der heutigen Folge von "Irgendwas mit Daten".
Außerdem wird die Frage beantwortet, warum die automatische Verteilungsauswahl oder Verteilungsidentifikation selten gute Ergebnisse liefert und welche Schritte besser und zuverlässiger zu einer gut gewählten Verteilung führen.
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👉 NCSS: Probability Plots / Formeln für Wahrscheinlichkeitsnetze
👉 Groß, Jürgen: A Normal Distribution Course Wahrscheinlichkeitsnetz bzw. QQ-Plot S. 98
👉 Bredner, Barbara und Stanger, Karl: Fähigkeit bei technisch begrenzten Merkmalen
👉 Johnson, Norman L.; Kotz, Samuel Kotz; Balakrishnan, Narayanaswamy: Continuous Univariate Distributions, Volume 1
👉 Johnson, Norman L.; Kotz, Samuel Kotz; Balakrishnan, Narayanaswamy: Continuous Univariate Distributions, Volume 2
👉 The American Statistician: The ASA Statement on p-Values: Context, Process and Purpose
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