Yanıtlar:
Sorunuzu doğru yorumlayıp yorumlamadığından emin değilim, bu yüzden bana bildirin, bu yanıtı uyarlayabilir veya silebilirim. İlk olarak, verilerimizle ilgili bir şey kanıtlamıyoruz , sadece bir şeyin mantıksız olmadığını gösteriyoruz. Bu, biri istatistiksel testlerle olmak üzere çeşitli yollarla yapılabilir. Bence, önceden belirlenmiş bir teorik dağılımınız varsa, en iyi yaklaşım sadece bir qq-komplo yapmaktır . Çoğu insan qq-parsellerini yalnızca normalliği değerlendirmek için kullanıldığını düşünür, ancak ampirik miktarları belirtilebilecek herhangi bir teorik dağılıma karşı çizebilirsiniz . R kullanırsanız, araç paketinin artırılmış bir işlevi vardır qq.plot ()çok güzel özelliklere sahip; Sevdiğim iki şey, sadece Gauss'un ötesinde bir dizi farklı teorik dağılım belirtebileceğinizdir (örneğin, tdaha yağlı bir alternatif için yapabilirsiniz) ve% 95'lik bir güven bandı çiziyor. Belirli bir teorik dağılıma sahip, ama sadece kuyrukları yani normal beklenen daha ağır olup olmadığını görmek için istemiyorsanız olabilir bir qq-arsa üzerinde görülebilir, fakat bazen tanımak zor olabilir. Sevdiğim bir olasılık, bir qq-grafiğinin yanı sıra bir çekirdek yoğunluk grafiği yapmak ve önyükleme yapmak için normal bir eğrinin üzerine bindirebilirsiniz. Temel R kodu plot(density(data)). Bir sayı için basıklığı hesaplayabilirsinizve beklenenden daha yüksek olup olmadığına bakın. R'de basıklık için konserve fonksiyonların farkında değilim, bağlantılı sayfada verilen denklemleri kullanarak kodlamanız gerekiyor, ancak bunu yapmak zor değil.
kurtosisBurada kullanabilirsiniz işlevi.
library(moments); apply(matrix(1:5,5,1), 1, function(p) kurtosis((1:100)^p))cinsinden ) ile deney yapabilirsiniz : sağ kuyruk daha yüksek güçler altında uzadıkça basıklığın nasıl arttığına dikkat edin.