Какие существуют методы анализа данных, позволяющие определить подходящее распределение?

Некоторые методы анализа данных, позволяющие определить подходящее распределение:

• Тесты на нормальность. sky.pro К ним относятся, например, критерий Шапиро-Уилка, критерий Колмогорова-Смирнова, критерий Андерсона-Дарлинга и критерий Д'Агостино-Пирсона. sky.pro
• Преобразования шкалы. kpfu.ru К ним относятся логарифмирование, извлечение квадратного корня, арксинусная трансформация и бокс-кокс-преобразование. kpfu.ru
• Непараметрические методы. kpfu.ru Их используют, когда свойства распределения неизвестны и нельзя применять параметры распределения (среднее, дисперсию и т. п.). kpfu.ru К таким методам относятся медианы и квартили, корреляция Спирмена, критерии Уилкоксона, Манна-Уитни, Краскела-Уоллиса, Фридмана и другие. kpfu.ru
• Методы робастной статистики. kpfu.ru Они позволяют работать с исходными непреобразованными данными и устойчивы к отклонениям от нормальности. kpfu.ru К таким методам относятся усечённые средние или отличные от среднего М-оценки, средние абсолютные отклонения и другие. kpfu.ru
• Метод гистограмм. top-technologies.ru Позволяет приблизительно оценить плотность распределения и принять приближённое решение о виде закона распределения. top-technologies.ru
• Определение непрерывности или дискретности исходных данных. top-technologies.ru Метод основан на отборе повторов в совокупностях данных и обнаружении стандартного изменения каждой величины. top-technologies.ru
• Оценка симметричности и плосковершинности распределений. top-technologies.ru Для этого используют коэффициенты асимметрии и эксцесса. top-technologies.ru
• Оценка тяжести хвоста распределения. top-technologies.ru Для неё применяют, например, оценку Хилла. top-technologies.ru

Каждый из перечисленных методов имеет самостоятельное значение, но все они могут быть применены в комплексе. top-technologies.ru