特定のデータの分布を見つけるために、データ フィッティングを行う必要があります。
分布のpdf関数を見つける必要があります。
matlab と python でデータ フィッティング関数を使用できます。
切り捨てられたガンマのように見えます。
しかし、分布のパラメータを見つける方法は?
データが切り捨てられたガンマにうまく適合しない場合はどうなりますか?
QQ プロット (qunatile-quantile) は、切り捨てられたガンマには適していないことを示しています。
切り捨てられたガンマのアルファ (形状)、ベータ (スケール) などの分布パラメーターを見つける方法は?
ここでデータ フィッティングが機能しない場合、他にどのような方法を使用できますか?
どんな助けでも大歓迎です。
Matlab でallfitdistを確認してください。
または、ExpertFit や EasyFit などの特殊パッケージを検討してください。JMP 統計ソフトウェアには、かなり使いやすい分布フィッティング オプションもあります。これらはすべて、 Cramer-von Misesや対数尤度推定などの適合度基準を評価します。
分布の関数形式を選択すると、通常、パラメーター値は最尤推定量またはモーメント法によって推定されます。
何らかのシミュレーションで結果を使用することを計画している場合は、分布フィッティングではなく、サンプルのブートストラップのみを検討できます。シミュレートする場合のさらに別のオプションは、分布の選択を変化させて、適切な分布のフィッティングについて過度に心配する前に、代替案が結果に大きな影響を与えるかどうかを確認するように設計された実験を実行することです。