对于大批量的数据如何方便得用离散分布表示？

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楼主有一千五的离散样本数据，用软件拟合后发现没有理论分布能够比较好地表示这组数据，于是采用离散分布，但问题是样本数据量过大，不好表示啊。

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关键词：大批量 分布表 样本数据 样本数 如何

最简单直方图

这么说吧，我需要的不是用图表来表现。

不知你搜集的数据对应的变量是什么。我认为如果变量性质上是离散的（例如：人的性别，或者债券的评级），才会用到离散型的分布。否则，只能用连续分布。
1500个样本数据量用于拟合总体的分布应足够了，很奇怪竟没有任何理论分布能够较好地拟合？如果用观察一下数据直方图的话，就应当有一个大方向上的看法了。

cash_king01 发表于 2014-4-1 14:43
不知你搜集的数据对应的变量是什么。我认为如果变量性质上是离散的（例如：人的性别，或者债券的评级），才 ...

卡方检验和K S检验的P值都小于0.01，采用过几款软件进行拟合，效果都不好

爱我别走ASD 发表于 2014-4-1 15:35
卡方检验和K S检验的P值都小于0.01，采用过几款软件进行拟合，效果都不好

我不懂统计软件，也不懂拟合的检验标准。但我理解将样本数据拟合于一个既定的理论分布这样的工作，实际上是一个纯技术问题（仅仅是你对变量实际分布的一种猜测，而并非该变量的真实分布。社会科学中各类变量的真实分布我们无从得知）。
我想拟合工作中的一个关键是合理选择你要拟合的理论分布的参数。例如：如果从样本看来，你猜测变量符合正态分布，那么你需要为该正态分布选择合适的μ和σ，否则拟合度不会太高。

可以用minitab软件不？

cash_king01 发表于 2014-4-1 16:08
我不懂统计软件，也不懂拟合的检验标准。但我理解将样本数据拟合于一个既定的理论分布这样的工作，实际上 ...

基本不在点上，抱歉。

爱我别走ASD 发表于 2014-4-1 19:03
基本不在点上，抱歉。

查了一下，对于分布的拟合度，chi方和k-s的确是常用统计检验方式。如果现有分布拟合的结果都不理想，只能用描述统计了（期望、方差、skewness, kurtosis...）

cash_king01 发表于 2014-4-9 16:53
查了一下，对于分布的拟合度，chi方和k-s的确是常用统计检验方式。如果现有分布拟合的结果都不理想，只能 ...

我在做系统仿真，如果使用描述统计，我的数据就无法输入到模型中，我需要的不是自己怎么去描述这组数据，而是让电脑能够识别，因为需要拟合成某种分布。