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เนื้อหาจัดทำโดย Barbara Bredner เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก Barbara Bredner หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal
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#26 Wie funktioniert Verteilungsprüfung?

26:38
 
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Wie funktioniert Verteilungsprüfung?

  1. Wie funktioniert die grafische Verteilungsprüfung?
  2. Welcher Verteilungstest ist der beste?
  3. 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, [email protected]

  continue reading

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  3. 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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👉 Johnson, Norman L.; Kotz, Samuel Kotz; Balakrishnan, Narayanaswamy: Continuous Univariate Distributions, Volume 2
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