Про распределения (подсказки аналитикам)

[lovim_vorov]

Уж сколько копий сломано про гаусса... (в смысле - про нормальное распределение)  А истины всё нет.

Почему-то спорщики с обеих сторон забывают, что характер распределения в статистических исследованиях должен выбираться, исходя из "физической модели" (в данном случае - социальной модели) процесса. Логика здесь должны быть такая:
- описываем реально

Comments

[ext_938270]

Спасибо Вам, большое дело делаете

[vladislav_01]

А что по оси Y у Вас отложено? Доля от общего числа всех участков города с численностью избирателей в списке больше значения по оси Х?

Я правильно понял?

Надо будет для Самары такую фигню построить. Подозреваю, что будут сюрпризы, если на одном графике нарисовать и списочную численность, и число действительных бюллетеней.

[lovim_vorov]

Да.
Вообще, если нет под рукой статпакета, который проверяет goodness-of-fit и строит картинки, лучше воспользоваться двойным логарифмическим преобразованием, которое линеаризует это распределение. Тогда - если точки ложатся на прямую - вейбулловское, если нет - нет.

Но проще скачать пакет, сейчас их много ;)

[jemmybutton]

Попробуйте логит-нормальное распределение для процентов. Я попробовал и мне в общем понравилось (не фонтан, конечно, но гораздо больше похоже на то, что по идее должно быть, чем нормальное)

Спасибо!

[lovim_vorov]

...хотя постепенно возникает вопрос - зачем вообще моделировать распределение процентов, когда проще моделировать распределение исходных величин? Но попробуем.

Re: Спасибо!

[jemmybutton]

В общем-то может и так, но раз уж с этого начали, интересно закрыть вопрос как-то. Ну и если так или иначе взвешивать все по величинам участков, то хоть всякие Вейбуллы (интересные, спасибо) в них не будут лишний раз беспокоить

Re: Спасибо!

[lovim_vorov]

проверил германские данные
http://lovim-vorov.livejournal.com/11229.html