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2014-03-30
楼主有一千五的离散样本数据,用软件拟合后发现没有理论分布能够比较好地表示这组数据,于是采用离散分布,但问题是样本数据量过大,不好表示啊。
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2014-3-30 18:23:20
最简单直方图
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2014-3-30 20:44:00
这么说吧,我需要的不是用图表来表现。
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2014-4-1 14:43:22
不知你搜集的数据对应的变量是什么。我认为如果变量性质上是离散的(例如:人的性别,或者债券的评级),才会用到离散型的分布。否则,只能用连续分布。
1500个样本数据量用于拟合总体的分布应足够了,很奇怪竟没有任何理论分布能够较好地拟合?如果用观察一下数据直方图的话,就应当有一个大方向上的看法了。
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2014-4-1 15:35:53
cash_king01 发表于 2014-4-1 14:43
不知你搜集的数据对应的变量是什么。我认为如果变量性质上是离散的(例如:人的性别,或者债券的评级),才 ...
卡方检验和K S检验的P值都小于0.01,采用过几款软件进行拟合,效果都不好
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2014-4-1 16:08:42
爱我别走ASD 发表于 2014-4-1 15:35
卡方检验和K S检验的P值都小于0.01,采用过几款软件进行拟合,效果都不好
我不懂统计软件,也不懂拟合的检验标准。但我理解将样本数据拟合于一个既定的理论分布这样的工作,实际上是一个纯技术问题(仅仅是你对变量实际分布的一种猜测,而并非该变量的真实分布。社会科学中各类变量的真实分布我们无从得知)。
我想拟合工作中的一个关键是合理选择你要拟合的理论分布的参数。例如:如果从样本看来,你猜测变量符合正态分布,那么你需要为该正态分布选择合适的μ和σ,否则拟合度不会太高。
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