Anderson-Darling - Statistique d'adéquation de l'ajustement pour la fonction Diagramme d'identification de répartition (troncature à droite)

Les statistiques d'Anderson-Darling (ajusté) évaluent l'ajustement de chaque loi. Des valeurs d'Anderson-Darling nettement plus petites indiquent généralement que la loi de distribution s'ajuste mieux aux données. En revanche, les petites différences peuvent ne pas être pertinentes dans la pratique. Par ailleurs, les valeurs calculées pour les diverses lois peuvent ne pas être directement comparables. Par conséquent, vous devez utiliser le diagramme de probabilité et d'autres informations pour évaluer l'ajustement de la loi.

Si vous utilisez l'autre méthode d'estimation, la méthode des moindres carrés (Mcarrés XY), Minitab calcule un coefficient de corrélation de Pearson en plus de la statistique d'Anderson-Darling. Le coefficient de corrélation est un nombre positif qui ne peut pas être supérieur à 1. Des coefficients de corrélation élevés indiquent généralement que la loi fournit un meilleur ajustement aux données.

Exemple de résultats

Adéquation de l'ajustement Loi de Anderson-Darling distribution (ajust) Weibull 68,204 Log-normale 67,800 Exponentielle 70,871 Normale 68,305

Interprétation

Pour les données relatives aux enroulements de moteur, la loi log-normale a une statistique d'Anderson Darling de 67,8, ce qui est inférieur aux autres lois. Cependant, cette différence peut ne pas être pertinente dans la pratique. Utilisez les diagrammes de probabilité pour évaluer l'ajustement de la loi de façon plus précise.

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