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[Lory]

So die anderen Sachen habe ich auch dank deiner Hilfe hier hinbekommen

Jetzt habe ich allerdings noch ein Problem mit der Lognormalverteilung. Ich plote das Histogramm der Daten und die Dichtekurven der Verteilungen übereinander. Dafür muss ich die Daten logarithmieren. Da ich aber die relativen Abweichungen der Fahrzeiten habe, sind die Werte alle zwischen 0 und 1. Somit ist der log von allen Werten negativ, der Mittelwert und die Varianz lässt sich nicht bestimmen und das ganze lässt sich nicht plotten. Hat da jemand eine Lösung?!

[Lory]

Und wenn ich den ks..test durchführe, um zu gucken wo der minimalste Abstand bei den verteilungsfunktionen ist: Ist das dann für das Beispiel Normalverteilung und Weibulverteilung so korrekt?

ks.test(vec3, pnorm(vec3,m,sqrt(vari))) oder
ks.test(vec3, pnorm(q,m,sqrt(vari))) ?

> ks.test(as.numeric(vec3), pweibull(vec3,shape=1.995493964, scale=0.135089769))

[bele]

Somit ist der log von allen Werten negativ, der Mittelwert und die Varianz lässt sich nicht bestimmen und das ganze lässt sich nicht plotten. Hat da jemand eine Lösung?!

Warum sollte sich von einer reihe negativer Werte kein Mittelwert und keine Varianz bestimmen lassen?

[Lory]

Ich hatte Fehlermeldungen bekommen, aber das lag wie so oft nicht an den Werten, sondern an mir und einem blöden Fehler in der Programmierung.

Kannst du mir zufällig auhc bei der Frage vom 17. august 21.51 Uhr weiterhelfen?

Das Ergebnis sieht bei den meisten Vertielungen bei mir so aus:
data: vec3 and ptruncnorm(vec3, mt, sqrt(vt))
D = 0.604, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: two-sided

Was bedeutet two-sided? Muss ich den Test doch anders machen?

[bele]

Du fragtest, ob die Syntax so korrekt ist. Ich kann das ohne Deine Daten bei mir nicht laufen lassen und habe die Syntax von pweibull auch nicht so internalisiert, dass ich jeden Fehler spotten würde. Wenn R keine Fehlermeldung ausgibt und die Ergebnisse plausibel sind hätte ich damit erstmal keine Probleme.

Was bedeutet two.sided? Die eingebaute Hilfe sagt:

The possible values "two.sided", "less" and "greater" of alternative specify the null hypothesis that the true distribution function of x is equal to, not less than or not greater than the hypothesized distribution function (one-sample case)...

Wie es weiter geht kannst Du mit

Code: Alles auswählen

help(ks.test)

lesen. Das ist keine Fehlermeldung und keine Warnung sondern spezifiziert den errechneten p-Wert dahingehend, dass es sich um einen p-Wert für eine zweiseitige Testung handelt.

LG,
Bernhard

[Lory]

Laut des KS-Tests passt, wenn ich das alles richtig verstehe, keine der Verteilungen, obwohl die Verteilungsfunktion und die Dichtefunktionen gut aussehen und auch passend. Das wäre ziemlich blöd, weil ich dann kein Ergebnis habe...Aber der p-value ist immer viel kleiner als 0,05 und damit ist ja die Nullhypothese widerlegt. Ist diese Hypothese automatisch, dass die Verteilung mit den Daten übereinstimmt?
Daten: https://www.dropbox.com/s/gym367emjdnkx ... n.csv?dl=0
Code: https://www.dropbox.com/s/q0uv918qtpbdw ... ten.R?dl=0