個別の分布の識別の分布パラメータ

最尤法を使用して、各分布の尤度関数を最大化する分布パラメータの値を推定します。目標は、分布モデルと観測されたサンプルデータの間で最善の「一致」を得ることです。

個々の分布の識別により、一般的に使用されるいくつかの分布における適合度統計量と分布パラメータを求めることができます。これらの分布の多くには汎用性があり、正の値、負の値、および0を含むさまざまな連続データをモデル化することができます。

したがって、データに負の値か0が含まれる場合、Minitabではこれらの特定の分布の結果を報告しません。その場合は、各分布のパラメータ数を多くしたバージョンを使用します。たとえば、データに負の値が含まれる場合、Minitabでは2-パラメータ対数正規分布の結果を報告しません。この場合は代わりに、3-パラメータ対数正規分布の結果を使用します。

個々の分布の識別で使用される分布の詳細は、ワイブル分布が非正規工程能力分析のデフォルトの分布である理由を参照してください。