J'essaie de savoir si une certaine distribution de données est gaussienne.
Je sais que certaines caractéristiques définissent une distribution gaussienne, mais je ne sais pas comment les appliquer pour déterminer si mes données suivent ce modèle.
6 réponses
CharmedSun
Sat Dec 07 2024
Tester l'hypothèse selon laquelle vos données ont été échantillonnées à partir d'une distribution normale (gaussienne) peut être abordé de deux manières principales.
CryptoProphet
Sat Dec 07 2024
Visuellement, vous pouvez utiliser des tracés QQ et des histogrammes pour évaluer la normalité de vos données.
Les tracés QQ comparent les quantiles de vos données aux quantiles d'une distribution normale, tandis que les histogrammes fournissent une représentation visuelle de la forme de la distribution.
Maria
Fri Dec 06 2024
Statistiquement, il existe des tests disponibles pour déterminer la normalité de vos données.
Des tests tels que D'Agostino-Pearson et Kolmogorov-Smirnov sont couramment utilisés.
KimonoGlory
Fri Dec 06 2024
Le test de D'Agostino-Pearson est un bon choix pour les ensembles de données de taille petite à moyenne et fournit une évaluation complète de la normalité.
Andrea
Fri Dec 06 2024
Le test de Kolmogorov-Smirnov, en revanche, est plus sensible aux écarts dans la queue de la distribution et convient aux ensembles de données plus grands.