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lunes, 12 de septiembre de 2016

10 consejos para determinar qué tipo de distribución de datos siguen nuestros datos

  1. Conoce los diferentes tipos de distribución de datos: uniforme discreta, Bernoulli, binomio, binomio negativo, Poisson, geométrica, uniforme continua, normal (curva de campana), exponencial, gamma y beta. 
  2. Realiza una representación gráfica de tus datos.
  3. Descarta primero lo que no puede ser.
  4. Si hay algún pico en el conjunto de datos, no puede ser una distribución uniforme discreta.
  5. Si los datos tienen más de un pico, no es Poisson o binomio.
  6. Si tiene una sola curva, no hay picos secundarios, y tiene una pequeña pendiente en cada lado, podría ser una distribución Poisson o gamma. Pero no podrá ser una distribución uniforme discreta.
  7. Si los datos se distribuyen de manera uniforme, y es sin inclinar hacia un lado, es seguro excluir una distribución gamma o Weibull. 
  8. Si la función tiene una distribución uniforme o un pico en el medio de los resultados graficados, no es una distribución geométrica o una distribución exponencial.
  9. Después de que el tipo de distribución de probabilidad se ha reducido, haz un análisis de R cuadrado de cada posible tipo de distribución de probabilidad. El que tenga el mayor valor R cuadrado es probablemente el correcto.
  10. Elimina un dato atípico. A continuación, vuelve a calcular R cuadrado. Si el mismo tipo de distribución de probabilidad aparece como la coincidencia más cercana, luego hay un alto grado de confianza de que se trate de la distribución de probabilidad correcta para utilizar en el conjunto de datos.

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