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[Jan90]

Hallo Zusammen,

ich bin neu hier und benötige einen Rat von euch. Leider habe ich noch keine Antwort im Netz finden können...

Es geht um den Chi Quadrat Anpassungstest. Im konkreten Fall habe ich eine empirisch ermittelte Verteilung vorliegen. Ich möchte testen ob diese einer Normalverteilung oder einer logarithmierten Normalverteilung gleicht. Nach dem Chi Quadrat test passen keine der beiden Verteilungen. Kann ich dennoch annehmen, das die Verteilung mit "besser" passen würde, deren chi-Quadrat-Wert näher an dem Grenzwert liegt?

Ich hoffe Ihr versteht meine Frage.

Vielen Dank für eure Hilfe.

Gruß Jan

[PonderStibbons]

Welches ist denn der Hintergrund der Frage? Was sind das für
Daten, und wofür ist es wichtig, solch eine Aussage treffen zu
können?

Mit freundlichen Grüßen

P.

[Jan90]

Also... Ich habe eine Lagerabgangsverteilung von Produkten empirisch ermittelt. Die Ermittlung eines Sicherheitsbestandes für das Lager beruht auf der Annahme das der Lagerabgang normalverteilt oder eben logarithmiert normalverteilt vorliegt.

Mithilfe eines Anpassungstests möchte ich nun feststellen, welcher theoretische Verteilungstyp besser passen würden. Hoffe du verstehst mein Problem:D Oder gibt es da eventuell eine bessere Möglichkeit?

Ich habe halt nur die Wahl zwischen diesen beiden Verteilungstypen.

Gruß Jan

[PonderStibbons]

Falls die Sichprobe groß ist, wirst Du eine signifikante Abweichung bekommen,
da keine Verteilung exakt normal oder lognormal ist und zugleich wegen der
großen Stichprobe die Sensitivität des Signifikanztest übermäßig hoch wäre.
Wie wäre es denn erstmal mit explorativer Datenanalyse und grafischen
Verfahren (Histogramme und Q-Q plots)?

Mit freundlichen Grüßen

p.

[Jan90]

Der Stichprobenumfang liegt bei ca. 700 Messwerten. Mittels Histogrammen habe ich schon gearbeitet, wollte jedoch nochmals zur Kontrolle einen Verteilungstest durchführen... Also sollte ich es nur bei der explorativen Analyse belassen?

Vielen Dank für deine Hilfe.

Gruß Jan

[PonderStibbons]

Histogramme reichen da meistens nicht, Q-Q plots wären wie gesagt
eine Methode.

Da ich den Zweck der Übung nicht kenne, kann ich leider nicht beurteilen,
was wozu reicht oder nicht reicht.

Mit freundlichen Grüßen

P.