డేటా కోసం ప్రాబబిలిటీ పంపిణీ పద్ధతి ఎలా నిర్ణయిస్తారు

మీరు మీ సిస్టమ్ లేదా ప్రాసెస్పై డేటాను సేకరించినప్పుడు, తదుపరి దశలో సంభావ్యత పంపిణీ రకం ఏది గుర్తించాలనేది. సంభావ్యత పంపిణీ రకాలు: వివిక్త యూనిఫాం, బెర్నౌలీ, ద్విపద, ప్రతికూల ద్విపద, పాయిజన్, రేఖాగణిత, నిరంతర ఏకరీతి, సాధారణ (బెల్ కర్వ్), ఘాతాంతర, గామా మరియు బీటా పంపిణీ. అవకాశాల జాబితానుండి కొంతమందిని కూడా పరిమితం చేస్తుంది, ఇది చాలా వేగంగా R స్క్వేర్ విలువను నిర్ణయించడం చేస్తుంది.

మీరు అవసరం అంశాలు

• గ్రాఫింగ్ సాఫ్ట్వేర్

• R స్క్వేర్డ్ విలువ (ఉత్తమ అమరిక విశ్లేషణ)

డేటా రకం దృశ్య ప్రాతినిధ్యం కోసం డేటాను ప్లాట్ చేయండి.

సమాచార పంపిణీలో దేనిని గుర్తించాలో మొదటి దశల్లో ఒకటి - అందువల్ల డేటా మోడల్కు ఉపయోగించేందుకు సమీకరణ రకం - ఇది సాధ్యంకానిది ఏది కాదు. డేటా సమితిలో ఏదైనా శిఖరాలు ఉంటే, ఇది వివిక్త ఏకరీతి పంపిణీ కాదు. • డేటా ఒకటి కంటే ఎక్కువ ఉన్నట్లయితే, ఇది పాయిసోన్ లేదా ద్విపద కాదు. • అది ఒకే వక్రరేఖను కలిగి ఉంటే, రెండవ శిఖరాలు లేవు మరియు ప్రతి వైపు నెమ్మదిగా వాలు ఉంటుంది, ఇది పాయిసోన్ లేదా గామా పంపిణీ కావచ్చు. కానీ ఇది వివిక్త ఏకరీతి పంపిణీ కాదు. • డేటా సమానంగా పంపిణీ చేయబడి ఉంటే, అది ఒక వైపున వక్రంగా లేకుండా ఉంటుంది, ఇది గామా లేదా వైబుల్ పంపిణీని నిర్మూలించడం సురక్షితం. • ఫంక్షన్ పంపిణీ లేదా గీసిన ఫలితాల మధ్యలో గరిష్టంగా ఉంటే, ఇది జ్యామితీయ పంపిణీ లేదా విస్తృత పంపిణీ కాదు. • ఒక కారకం యొక్క సంభవనీయత పర్యావరణ వేరియబుల్తో ఉంటే, ఇది బహుశా పాయిజన్ పంపిణీ కాదు.

సంభావ్యత పంపిణీ రకం తగ్గిపోయిన తర్వాత, సంభావ్యత పంపిణీకి సంబంధించిన ప్రతి రకం యొక్క ఒక స్క్వేర్డ్ విశ్లేషణ చేయండి. అత్యధిక R స్క్వేర్డ్ విలువ కలిగినది చాలా ఎక్కువగా ఉంటుంది.

ఒక outlier డేటా పాయింట్ తొలగించండి. అప్పుడు స్క్వార్డ్ R ను గణించాలి. అదే సంభావ్య పంపిణీ రకం సన్నిహిత మ్యాచ్గా ఉంటే, డేటా సమితికి ఉపయోగించే సరైన సంభావ్యతా పంపిణీ అని అధిక విశ్వసనీయత ఉంది.

చిట్కాలు

• డేటా విస్తృతమైన స్కాటర్లో బహుళ శిఖరాలను చూపిస్తే, రెండు seperate ప్రక్రియలు జరుగుతున్నాయి లేదా మాదిరిగా ఉత్పత్తి చేయబడిన ఉత్పత్తి మిశ్రమంగా ఉంటుంది. డేటాను మళ్లీ గుర్తు చేసుకుని తిరిగి విశ్లేషించండి.

హెచ్చరిక

డేటా సమితికి వ్యతిరేకంగా రూపొందించిన సమీకరణాలను నిర్ధారించడం డేటా సమితికి ఇప్పటికీ ఖచ్చితమైనదని నిర్ధారించడానికి. పర్యావరణ కారకాలు మరియు ప్రక్రియ చలనం ప్రస్తుత సమీకరణాలు మరియు నమూనాలను తప్పుగా చేశాయని చెప్పవచ్చు.