[Minitab] 중도 절단 sample data 분포별로 적합하여 Anderson-Darling으로 p-value 구하고 적합하는지 확인하기

 

 

 

 

 

 [ 활용 데이터 ]

 

sample_datas.xlsx

0.01MB

 

 

 

 

 

 [ 미니탭 활용 ]

 

 

 

 

 

1. 통계분석 > 신뢰성/생존 분석 > 분포 분석(우측 관측 중단) > 모수 분포 분석

 

 

 

 

 

 

2. 데이터 지정

 

변수 : Hours

빈도 : Number of Fans

관특 중단 > 관측 중단 열 : Status

 

 

 

형상 모수의 상한과 하한 범위 안에 1이 없기 때문에 지수분포를 따른다고 보기 힘들다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 <<  Anderson-Darling* 을 통해 p-value 근삿값을 구하여 적합 여부 확인  >>

 

AD* >= 0.6 인 경우 p-value는 아래와 같이 구할 수 있습니다.

p = exp(1.2937-5.709x(AD*)+0.0186x(AD*)^2)

정확하게 수치를 구할 수 있는 것이 아니기 때문에 참고하는 자료로 사용하는 것이 옳습니다.

 

 

 

 

 

 

3. 지수 분포 개관 그림을 통한 분포 적합 확인

 

와이블 분포로 적합시 구했던 형상모수 범위 안에 1이 없었기 때문에 지수분포를 따르기 힘들다고 볼 수 있는데, 이번 결과에서도 수정 Anderson-Darling이 5.467로 크게 나와 p-value의 근삿값이 0에 가까워 지수분포를 따른다고 보기 힘듭니다.

 

 

 

 

 

 

4. 로그 정규 분포 개관 그림을 통한 분포 적합 확인

 

 수정 Anderson-Darling이 1.395로 크게 나와 p-value가 약 0.001315 이므로 로그 정규 분포를 따른다고 보기 힘듭니다.

 

 

 

 

 

 

5. 정규 분포 개관 그림을 통한 분포 적합 확인

 

 수정 Anderson-Darling이 1.343으로 크게 나와 p-value가 약 0.001764 이므로 정규 분포를 따른다고 보기 힘듭니다.

 

 

 

 

 

 

6. 와이블 분포 개관 그림을 통한 분포 적합 확인

 

 수정 Anderson-Darling이 1.009로 크게 나와 p-value가 약 0.001705 이므로 와이블 분포를 따른다고 보기 힘듭니다.