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Hola,
Estoy trabajando en el análisis de un proceso productivo y he obtenido un histograma tipo Erlang.
Los datos que muestra Excel cuando hacemos el análisis de datos, Estadística Descriptiva, entiendo que son muy significativos cuando la distribución se asemeja a una Normal.
¿Pero en mi caso, qué datos debería utilizar para describir mi distribución? ¿también La media y Desviación estándar?En la wikipedia veo que Erlang se describe con dos parámetros (Factor de forma y Factor de proporción). Pero no sé calcularlos.
Mi email es e.belloch@gmail.com, por si pudiéramos intercambiar imágenes, que por aquí no me deja.
Muchas gracias,
Saludos,Hola Enrique, le he trasladado tu duda a Jordi, de todas formas ponte si no en contacto con él en su correo para resolver este asunto: jordiconceptosclaros.com@gmail.com
Un saludo
Hola,
Puedes hacer un fit de la gamma distribution. Que es como la earliang distribution.
Aquí el código para hacerlo en R: https://stackoverflow.com/questions/45536234/how-would-you-fit-a-gamma-distribution-to-a-data-in-r
set.seed(2017)
x <- rgamma(100,2,11) + rnorm(100,0,.01) library(fitdistrplus) fit.gamma <- fitdist(x, distr = "gamma", method = "mle") summary(fit.gamma) plot(fit.gamma) Con esto tendrás esos valores de la gamma distribution. Abrazos,
Gracias por tu respuesta!!!
¿En el caso que te copio más abajo, cuales son los valores de Shape y Rate que debería asignar a la función Gamma de ajuste?
Muchas gracias por adelantado!.
————————————————————————————————————————————
> fit.gamma <- fitdist(y, distr = «gamma» , method = «mle»)
$start.arg
$start.arg$shape
[1] 0.3682131$start.arg$rate
[1] 0.007852794$fix.arg
NULL> summary(fit.gamma)
Fitting of the distribution ‘ gamma ‘ by maximum likelihood
Parameters :
estimate Std. Error
shape 0.69336578 0.087720908
rate 0.01478609 0.002630074
Loglikelihood: -431.6889 AIC: 867.3778 BIC: 872.3774
Correlation matrix:
shape rate
shape 1.000000 0.705807
rate 0.705807 1.000000Gracias Jordi,
Te he enviado un mensaje a tu email personal para poder incluir imágenes.
Cuando puedas lo comentamos.Muchas gracias!
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