Anderson-Darling(수정) 통계량은 각 분포의 적합도를 평가합니다. 상당히 작은 Anderson-Darling 값은 일반적으로 해당 분포가 데이터에 더 적합하다는 것을 나타냅니다. 그러나 약간의 차이는 실제로 관련이 없을 수도 있습니다. 또한 여러 분포에 대해 계산된 값을 직접 비교할 수 없을 수도 있습니다. 따라서 확률도 및 기타 정보를 사용하여 분포 적합도를 평가해야 합니다.
대체 추정 방법, 즉 최소 제곱(LSXY) 추정 방법을 사용하면 Minitab에서는 Anderson-Darling 통계량 외에 Pearson 상관 계수를 계산합니다. 상관 계수는 1을 초과할 수 없는 양수입니다. 상관 계수 값이 클수록 일반적으로 해당 분포가 데이터에 더 적합한 것입니다.
분포 | Anderson-Darling(수정) |
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Weibull 분포 | 68.204 |
로그 정규 분포 | 67.800 |
지수 | 70.871 |
정규 분포 | 68.305 |
엔진 와인딩 데이터의 경우 로그 정규 분포의 Anderson Darling 통계량은 67.8로, 다른 분포보다 작습니다. 그러나 이 차이는 실제로 관련이 없을 수도 있습니다. 분포 적합도를 더 평가하려면 확률도를 사용합니다.