1. ID Plot
A ferramenta ID Plot do Action permite verificar, entre as distribuições, Normal, Log-Normal. Exponencial. Logística, Gamma, Weibull e Gumbel, qual melhor descreve a aleatoriedade de um conjunto de dados. Esta ferramenta permite a escolha pode ser feita por meio dos gráficos QQPlot, Histograma e Função de Densidade, bem como pelos testes de hipótese de Anderson-Darling, Cramer-von-Misses e Kolmogorov-Smirnov.
Exemplo:
Consideramos o conjunto de dados da tabela a seguir. Vamos verificar qual distribuição de probabilidade descreve melhor este conjunto de dados.
| Medições |
|---|
| 0,20 |
| 0,16 |
| 0,24 |
| 0,56 |
| 0,34 |
| 0,33 |
| 0,35 |
| 0,20 |
| 0,28 |
| 0,81 |
| 0,30 |
| 1,19 |
| 0,46 |
| 0,12 |
| 0,50 |
| 0,46 |
| 0,69 |
| 0,11 |
| 0,32 |
| 0,28 |
| 0,57 |
| 0,42 |
| 0,91 |
| 0,79 |
| 0,51 |
| 0,67 |
| 0,70 |
| 0,19 |
| 0,22 |
| 0,62 |
| 0,56 |
| 0,96 |
| 0,11 |
| 0,85 |
| 0,37 |
| 0,80 |
| 0,52 |
| 0,17 |
| 0,58 |
| 0,15 |
| 0,20 |
| 0,05 |
| 0,63 |
| 0,53 |
| 0,60 |
| 0,21 |
| 0,29 |
| 0,41 |
| 0,43 |
| 0,75 |
Faremos o upload dos dados no sistema.
Fazemos a análise e configuramos conforme a figura abaixo.
Em seguida, clique em Calcular para obter os resultados. Também é possível gerar as análises e baixar em formato Word.
Os resultados são:
Resultado da análise
| Transformação de Box-Cox | ||
Resultados
| Valores | |
|---|---|
| Lambda | 0.429 |
| P-Valor (Anderson-Darling) | 0.703 |
Resultado da análise
| Transformação de Johnson | ||
Estimativas
| teste | |
|---|---|
| Gamma | 0.90802942754439 |
| Lambda | 1.36936290670753 |
| Epsilon | 0.0168457063069285 |
| Eta | 0.951739827664239 |
| Família | SB |
| P-Valor (Anderson-Darling) | 0.9422 |
Anderson-Darling
| Distribuições | Estatística | P-Valor | |
|---|---|---|---|
| 1 | Normal($\mu$ = 0.45, $\sigma$ = 0.26) | 0.566 | 0.136 |
| 2 | Log-Normal(log($\mu$) = -0.982398, log($\sigma$)= 0.667801) | 0.589 | 0.118 |
| 1-mle-exp | Exponencial(Taxa = 2.20556) | 3.845 | 0.0002 |
| 11 | Logística(Locação = 0.44, Escala = 0.15) | 0.581 | 0.089 |
| 12 | Gamma(Forma = 2.76743, Taxa = 6.10372) | 0.295 | 0.250 |
| 13 | Weibull(Forma = 1.84755, Escala = 0.511436) | 0.217 | 0.250 |
| 14 | Gumbel(Locação = 0.332819, Escala = 0.207431) | 0.384 | 0.250 |
Cramer-von-Misés
| Distribuições | Estatística | P-Valor |
|---|---|---|
| Normal($\mu$ = 0.45, $\sigma$ = 0.26) | 0.082 | 0.192 |
| Log-Normal(log($\mu$) = -0.982398, log($\sigma$) = 0.667801) | 0.100 | 0.114 |
| Exponencial(Taxa = 2.20556) | 0.678 | 0.000 |
| Logística(Locação = 0.44, Escala = 0.15) | 0.076 | 0.232 |
| Gamma(Forma = 2.76743, Taxa = 6.10372) | 0.051 | 0.497 |
| Weibull(Forma = 1.84755, Escala = 0.511436) | 0.035 | 0.765 |
| Gumbel(Locação = 0.332819, Escala = 0.207431) | 0.065 | 0.329 |
Kolmogorov-Smirnov
| Distribuições | Estatística | P-Valor |
|---|---|---|
| Normal($\mu$ = 0.45, $\sigma$ = 0.26) | 0.095 | 0.313 |
| Log-Normal(log($\mu$) = -0.982398, log($\sigma$) = 0.667801) | 0.108 | 0.158 |
| Exponencial(Taxa = 2.20556) | 0.202 | 0.000 |
| Logística(Locação = 0.44, Escala = 0.15) | 0.082 | 0.550 |
| Gamma(Forma = 2.76743, Taxa = 6.10372) | 0.083 | 0.534 |
| Weibull(Forma = 1.84755, Escala = 0.511436) | 0.070 | 0.778 |
| Gumbel(Locação = 0.332819, Escala = 0.207431) | 0.081 | 0.559 |
Resultado da análise
| Análise Gráfica | ||
