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Modèle fiche de distribution

Belle extension du diagramme de John Cook à http://www.johndcook.com/blog/distribution_chart/qui est une extension du diagramme classique donné par Lawrence Leemis en 1986 (relations entre les distributions univariées communes, statisticien américain 40:143-146.) et un plus grand à http://www.math.wm.edu/~leemis/2008amstat.pdf Check histogramme (Excel) – analysez le nombre de défauts pour chaque jour de la semaine. Commencez par suivre les défauts sur la feuille de contrôle. L`outil créera un histogramme à l`aide des données que vous entrez. La distribution t des étudiants est la base du test t que de nombreux non-statisticiens apprennent dans d`autres sciences. Il est utilisé dans le raisonnement sur la moyenne d`une distribution normale, et aborde également la distribution normale que son paramètre augmente. La caractéristique distinctive de la distribution t sont ses queues, qui sont plus grosses que la distribution normale. Dans une distribution de peigne, les barres sont alternativement grandes et courtes. Cette distribution résulte souvent de données arrondies et/ou d`un histogramme incorrectement construit. Par exemple, les données de température arrondies au degré de 0,2 le plus proche montreraient une forme de peigne si la largeur de barre pour l`histogramme étaient 0,1 degré. Une très belle abstraction et un aperçu visuel! Merci d`avoir pris le temps de partager cela.

Merci pour ça. Wish mes professeurs de mathématiques en Uni aurait pu commencer avec un haut niveau intuitif comme celui-ci. Faisant écho à la relation binomiale-géométrique, poisson «combien d`événements par temps?» se rapporte à l`exponentiel «combien de temps jusqu`à un événement?» Compte tenu des événements dont le nombre par heure suit une distribution de poisson, le temps entre les événements suit une distribution exponentielle avec le même paramètre de taux λ. Cette correspondance entre les deux distributions est essentielle à la vérification des noms lors de l`examen de l`une d`entre elles. C`était un article d`introduction très utile.. Merci! Imprimez, coupez le long de la ligne pointillée, et prenez-le avec vous dans votre portefeuille ou votre sac à main. C`est votre guide de terrain pour repérer les distributions et leurs proches. Sean Owen est directeur de la science des données chez Cloudera à Londres. Avant Cloudera, il a fondé myrrix Ltd. (maintenant le projet Oryx) pour commercialiser des systèmes de recommandation en temps réel à grande échelle sur Hadoop. Il est un committer Apache Spark et un co-auteur de l`analytique avancée d`O`Reilly Media avec Spark.

Enfin, la distribution du Khi carré est la distribution de la somme des carrés des valeurs normalement distribuées. C`est la distribution qui sous-tend le test du Khi-carré qui est lui-même basé sur la somme des carrés de différences, qui sont censés être normalement distribués. La distribution de Bernoulli pourrait représenter des résultats qui ne sont pas aussi probables, comme le résultat d`un tirage au sort injuste. Ensuite, la probabilité de têtes n`est pas 0,5, mais une autre valeur p, et la probabilité de queues est 1-p. Comme beaucoup de distributions, c`est en fait une famille de distributions définies par des paramètres, comme p ici.