分布の識別のチュートリアル

始める前の注意

  • ここからサンプルプロジェクトファイルをダウンロードし、Originで開きます。

詳細情報:

ユーザストーリー

ある住宅販売業者が、周辺エリアで販売された住宅データを持っています。このデータの最適な分布を特定し、さらなる分析に活用したいと考えています。

データの分布を識別

  1. Originでサンプルプロジェクトファイルを開き、フォルダ3.Nonnormalプロジェクトエクスプローラで開きます。ワークブックHouse Soldをアクティブにします。
  2. ワークシートのB列を選択します。Originのウィンドウ左側にあるアプリギャラリーウィンドウを開き、アイコンSPC Icon.pngをクリックします。
  3. 分布の識別タブを選択し、分布の識別アイコンをクリックしてダイアログを開きます。
  4. 開いたダイアログの入力タブで、列Bが測定データとして自動的に選択されます。サブグループのサイズ定数にし、サブグループのサイズの定数を1に設定します。
    IDD Tutorial Input.png
  5. 入力タブで分布と変換の数すべてにします。
    IDD Tutorial Distribution.png
  6. OKボタンをクリックします。レポートシートが作成されます。

結果の解釈

適切な分布モデルを以下の結果に基づいて選択できます。

以下の分布はデータに適していると判断できます。これらのP値は適合度検定(Goodness of Fit Test) において、P値が 0.05以上 でした。そして確率プロット上の点は基準線上に収まっているほど、適合度が高いといえます。

  • Johnson変換 (0.369)
  • ガンマ (0.184)
  • 最大極値分布 (0.104)
  • 3パラメータワイブル分布 (0.1)
  • 対数正規分布 (0.074)
確率(P-P)プロット

データ点が基準線に近いほど、分布がデータに適していることを示します。

IDD PPPlot.png
適合度検定テーブル

IDD FitGoodness.png