Некоторые методы анализа распределения данных:

• Описательная статистика. 12 Позволяет суммировать и описывать основные характеристики данных. 1 Ключевые показатели: среднее значение, медиана, мода, стандартное отклонение и диапазон. 1 Они помогают получить общее представление о данных и их распределении. 1
• Методы визуализации. 2 К ним относятся гистограммы, графики плотности, прямоугольные графики и графики квантиль-квантиль (Q-Q). 2 Гистограммы обеспечивают визуальное представление частотного распределения путём разделения данных на интервалы или ячейки и построения графика количества наблюдений в каждой ячейке. 2 Графики плотности показывают функцию плотности вероятности распределения данных, позволяя более чётко видеть форму и концентрацию точек данных. 2 Прямоугольные графики отображают сводную информацию из пяти чисел (минимум, первый квартиль, медиана, третий квартиль, максимум) и помогают выявить выбросы и разброс данных. 2 Графики Q-Q сравнивают квантили выборочных данных с квантилями теоретического распределения, помогая оценить соответствие данных конкретному распределению. 2
• Статистические тесты. 2 Например, тест Шапиро-Уилка или тест Колмогорова-Смирнова. 2 Эти тесты оценивают, существенно ли данные отклоняются от конкретного распределения, помогая подтвердить или опровергнуть предположения. 2

Выбор метода зависит от конкретной задачи и типа данных. 1