การทดสอบการแจกแจง (Distribution Test)
การทดสอบการแจกแจง (Distribution Test) นำเสนอวิธีที่ใช้เพื่อตรวจสอบว่าข้อมูลPg Slotมีการแจกแจงปกติหรือไม่ ซึ่งมีหลายวิธีที่สามารถใช้ได้, ได้แก่:
- Shapiro-Wilk Test:
- Shapiro-Wilk test เป็นทางเลือกที่ดีในกรณีที่มีข้อมูลขนาดเล็กถึงปานกลาง (น้อยกว่า 5000 observations).
- การทดสอบPg Slotสมมาตรของการแจกแจงปกติ ณ ระดับนัยสำคัญ 0.05.
- Kolmogorov-Smirnov Test:
- Kolmogorov-Smirnov test เป็นทางเลือกที่ใช้ได้ทั้งข้อมูลขนาดเล็กและข้อมูลPg Slotขนาดใหญ่.
- การทดสอบสมมาตรของการแจกแจงปกติ ณ ระดับนัยสำคัญ 0.05.
- Anderson-Darling Test:
- Anderson-Darling test เป็นตัวเลือกที่มีน้ำหนักมากกว่าต่อค่าสถิติในขนาดท้ายของการแจกแจง.
- การทดสอบPg Slotสมมาตรของการแจกแจงปกติ ณ ระดับนัยสำคัญ 0.05.
- Lilliefors Test:
- Lilliefors test เป็นการปรับปรุงของ Kolmogorov-Smirnov test ที่ใช้กับข้อมูลPg Slotขนาดเล็กถึงปานกลาง.
- การทดสอบสมมาตรของการแจกแจงปกติ ณ ระดับนัยสำคัญ 0.05.
- Chi-Square Test:
- Chi-Square test สามารถใช้ตรวจสอบการแจกแจงของข้อมูลจำนวนหมวดหมู่.
- การทดสอบPg Slotสมมาตรของการแจกแจงปกติ ณ ระดับนัยสำคัญ 0.05.
การทดสอบการแจกแจงมีประโยชน์ในการตรวจสอบความสมมาตรของข้อมูลPg Slotก่อนที่จะทำการวิเคราะห์ทางสถิติหรือสร้างโมเดล. การเลือกวิธีทดสอบที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับขนาดของข้อมูลและลักษณะการแจกแจงของข้อมูลของคุณ.