アプリのコマンド名、ワークシートの識別子、サンプルデータの値は原文のまま表示されます。スクリーンショット、グラフ、ダウンロードファイルは英語です。例では英語の元の数値表記を保持しており、小数点にはピリオド、桁区切りにはカンマを使用しています。
例: ベンチ試験の完了時間
完了した120件の試験ジョブを使用し、一件につき正の所要時間を一つ記録しています。
サンプルデータをダウンロード(CSV、列名は英語)Help と同じ例を使用しています。CSVをインポートして手順を進めるか、Helpの Open example in a practice copy で入力値をあらかじめ設定します。
1. ワークスペースを作成
サイドバーで Basic Statistics を開き、Distribution Fit Analysis を選択します。分析を作成して名前を入力し、New blank worksheet を選んで、Create analysis を選択します。
2. サンプルデータをインポート
上のCSVをダウンロードし、ワークシートにインポートします。区切り文字に Comma、小数点に Dot を選び、First row contains column names を選択します。
3. 測定値を割り当て
Inputs で、Data layout に One measurement column を選択します。completion_time_min を Measurement column 1 に割り当てます。Subgroups defined by に Fixed size を選び、Subgroup size に 1 を入力します。
4. 候補と変換を選択
Distributions and transformations で Select all を選び、16 of 16 の全候補を選択します。順序はそのままにします。
Transformation options を開きます。Box–Cox power に Optimal power を選び、Johnson selection cutoff に 0.1 を入力します。Store Box–Cox transformed data と Store Johnson transformed data はチェックを外したままにします。
5. グラフと結果表を設定
Plot options を開きます。Confidence level (%) に 95 を入力し、Show confidence bounds にチェックを入れ、Probability plots に Grouped panels を選択します。Results options を開き、Descriptive statistics、Goodness-of-fit tests、Parameter estimates にチェックを入れ、Percentile tables はチェックを外したままにします。

6. 分析を実行
Run analysis を選択し、Results を開きます。
7. 結果を解釈
比較内容を確認
完了したジョブ一件につき一つ、正の完了時間120件すべてを使用します。平均は19.597分です。十六の分布と変換を、選択した順序で比較します。このツールが、真の分布族を一つに決めるわけではありません。
最初の四つのグラフを比較
パネルには、正規分布、Box–Cox変換後の正規分布、対数正規分布、3パラメータ対数正規分布を示しています。各点は、各パネルに示された尺度で順に並べた所要時間です。おおむね直線状かを確認し、裾と信頼限界も調べます。残りの12パネルは詳細にあります。
確率プロット1–4(英語) グラフを原寸で表示 (新しいタブで開きます) 適合を示す証拠を確認
正規分布への当てはめはAD = 2.7369、p < 0.005で、正規分布の適合が悪いことを示しています。対数正規分布はp = 0.1514で、対数ロジスティック分布と最大極値分布も0.05水準では棄却されません。複数のモデルに可能性が残ります。p値が高いことだけでは、最良のモデルは決まりません。
算出できない結果と尺度を区別
3パラメータの対数正規、ガンマ、対数ロジスティックの各行では、AD p値を算出できません。算出できないことは、検定に合格したことを意味しません。一方、3パラメータワイブルの行はp≈0.0183を報告していますが、境界での計算方法の検証はまだ完了していません。Box–CoxとJohnsonによる当てはめの単位は、分ではなく変換後の単位です。
目的の判断に合うモデルを選択
重要な所要時間、特に長時間側の裾について、候補として妥当なモデルの挙動を比較します。計算方法の注記を残し、当てはめたパーセンタイルをサービス所要時間の判断に使う前に、予測性能を確認します。
詳細:各結果セクションを確認
完全な結果表は、Helpと同じく有効数字六桁で表示されます。
適合度検定
候補は、分布または変換後の正規分布への当てはめを識別します。ADは確率尺度上のずれを測ります。AD p値には、数値、報告上の限界値、算出不可が表示される場合があります。セルの注記を確認します。尤度比統計量とLRT p値は、比較可能な入れ子の分布族を比較するもので、AD適合度検定とは異なります。適用外と算出不可は、検定に合格した結果ではありません。3パラメータワイブルのAD p値は約0.0183という数値ですが、境界条件の検証は未完了です。3パラメータの対数正規、ガンマ、対数ロジスティックの値は算出できません。
| 候補 | AD | AD p値 | 尤度比統計量 | LRT p値 |
|---|---|---|---|---|
| Normal | 2.73688 | < 0.005Stephensによる正規分布のAD近似。報告上の下限は0.005 | — | 該当なし |
| Normal after Box–Cox | 0.552479 | 0.151353Stephensによる正規分布のAD近似。報告上の下限は0.005 | — | 該当なし |
| Lognormal | 0.552479 | 0.151353Stephensによる正規分布のAD近似。報告上の下限は0.005 | — | 該当なし |
| 3-parameter lognormal | 0.564131 | 算出不可この三パラメータ分布族では、ADのp値を算出できません。 | 0.0222193 | 0.881505カイ二乗、自由度1。当てはめた最大尤度 |
| Exponential | 22.216 | < 0.003Stephensの表4.12にある指数分布の有意確率の式。補正は1+0.6/n。0.26、0.51、0.95、2.534の各境界の両側で実装を検証 | — | 該当なし |
| 2-parameter exponential | 9.52934 | < 0.01Stephensの表4.14。補正は1+5.4/n-11/n²。表の線形補間 | 99.8966 | 1.60565e-23カイ二乗、自由度1。位置をずらした指数分布の調整済み尤度 |
| Weibull | 2.14725 | < 0.01Stephensによる極値分布の補正1+0.2/sqrt(n)。表の線形補間 | — | 該当なし |
| 3-parameter Weibull | 0.952225 | 0.0183026Lockhart–Stephensの表1、ケース7。形状パラメータの逆数と確率の補間。実装での境界条件の検証は未完了 | 14.422 | 0.000146086カイ二乗、自由度1。当てはめた最大尤度 |
| Smallest extreme value | 6.55729 | < 0.01Stephensによる極値分布の補正1+0.2/sqrt(n)。表の線形補間 | — | 該当なし |
| Largest extreme value | 0.581117 | 0.141662Stephensによる極値分布の補正1+0.2/sqrt(n)。表の線形補間 | — | 該当なし |
| Gamma | 0.917041 | 0.0215001Stephensの表4.21。形状パラメータが1未満なら最初の行、形状と確率は線形補間、形状が20より大きい場合は漸近行を使用。より広い境界条件の検証は未完了 | — | 該当なし |
| 3-parameter gamma | 0.664386 | 算出不可この三パラメータ分布族では、ADのp値を算出できません。 | 2.03791 | 0.15342カイ二乗、自由度1。報告された修正ガンマ尤度 |
| Logistic | 2.04259 | < 0.005Stephensによるロジスティック分布の補正1+0.25/n。表の線形補間 | — | 該当なし |
| Loglogistic | 0.524443 | 0.141019Stephensによるロジスティック分布の補正1+0.25/n。表の線形補間 | — | 該当なし |
| 3-parameter loglogistic | 0.471833 | 算出不可この三パラメータ分布族では、ADのp値を算出できません。 | 0.268154 | 0.604573カイ二乗、自由度1。当てはめた最大尤度 |
| Normal after Johnson | 0.395435 | 0.366495Stephensによる正規分布のAD近似。報告上の下限は0.005 | — | 該当なし |
- 候補は指定した順序で表示され、最良の分布を選ぶことはありません。
- 尤度比検定は、位置をずらした分布族と、ずらしていない分布族を比較します。位置をずらした指数分布には調整済みの推定値を使い、他の分布族には当てはめた最大尤度を使います。
記述統計量
観測数は120、欠測セル数は0、空でない群の数は120です。平均、中央値、最小値、最大値は分単位の所要時間を表し、標準偏差はその散らばりを示します。群の大きさが1なので、個々の測定値のまま扱います。
群の平均を取らず、元の測定値をまとめて集計しています。
| 統計量 | 値 |
|---|---|
| 観測数 | 120 |
| 欠測セル数 | 0 |
| 空でない群の数 | 120 |
| 平均 | 19.597 |
| 標準偏差 | 7.72253 |
| 最小値 | 6.78 |
| 中央値 | 17.605 |
| 最大値 | 46.86 |
| 歪度 | 0.99684 |
| 超過尖度 | 0.907451 |
候補ごとの計算結果
状態は、各候補が計算済みか算出不可かを示します。尺度は元の結果と変換後の結果を区別します。説明には、検証、収束、計算方法の注意点が保持されます。16候補すべての結果を含めており、算出できない結果を黙って除外しないでください。
| 候補 | 状態 | 尺度 | 説明 |
|---|---|---|---|
| Normal | 計算済み | 元の尺度 | 検証用データセットと照合済み |
| Normal after Box–Cox | 計算済み | 変換後の尺度 | 検証用データセットと照合済み |
| Lognormal | 計算済み | 元の尺度 | 検証用データセットと照合済み |
| 3-parameter lognormal | 計算済み | 元の尺度 | しきい値の推定方法や収束方法が異なるため、他の統計ソフトウェアと結果が異なる場合があります。当てはめが収束しない場合、推定値は報告されません。 |
| Exponential | 計算済み | 元の尺度 | 検証用データセットと照合済み |
| 2-parameter exponential | 計算済み | 元の尺度 | 検証用データセットと照合済み |
| Weibull | 計算済み | 元の尺度 | 検証用データセットと照合済み |
| 3-parameter Weibull | 計算済み | 元の尺度 | しきい値の推定方法や収束方法が異なるため、他の統計ソフトウェアと結果が異なる場合があります。当てはめが収束しない場合、推定値は報告されません。 |
| Smallest extreme value | 計算済み | 元の尺度 | 検証用データセットと照合済み |
| Largest extreme value | 計算済み | 元の尺度 | 検証用データセットと照合済み |
| Gamma | 計算済み | 元の尺度 | 検証用データセットと照合済み |
| 3-parameter gamma | 計算済み | 元の尺度 | しきい値の推定方法や収束方法が異なるため、他の統計ソフトウェアと結果が異なる場合があります。当てはめが収束しない場合、推定値は報告されません。 |
| Logistic | 計算済み | 元の尺度 | 検証用データセットと照合済み |
| Loglogistic | 計算済み | 元の尺度 | 検証用データセットと照合済み |
| 3-parameter loglogistic | 計算済み | 元の尺度 | しきい値の推定方法や収束方法が異なるため、他の統計ソフトウェアと結果が異なる場合があります。当てはめが収束しない場合、推定値は報告されません。 |
| Normal after Johnson | 計算済み | 変換後の尺度 | 検証用データセットと照合済み |
パラメータの推定値
パラメータは、各候補の数学的な定義に従います。尺度と定義を見て読み取ります。対数正規分布の位置と尺度は、モデル自体が元の所要時間を表していても、ln(X − しきい値)に関するものです。変換後の正規分布のパラメータには、変換後の単位を使います。推定値とともに、しきい値と共分散の注意点を残します。
| 候補 | パラメータ | 尺度 | 定義 |
|---|---|---|---|
| Normal | location = 19.597; scale = 7.72253 | 元の尺度 | 尺度パラメータと形状パラメータは、参照する数学的定義に従います。 |
| Normal after Box–Cox | location = 2.90216; scale = 0.385417 | 変換後の尺度 | 尺度パラメータと形状パラメータは、参照する数学的定義に従います。 |
| Lognormal | location = 2.90216; scale = 0.385417 | 元の尺度 | 位置パラメータと尺度パラメータはln(X − しきい値)に対するものです。 |
| 3-parameter lognormal | location = 2.93063; scale = 0.372998; threshold = -0.489666 | 元の尺度 | 位置パラメータと尺度パラメータはln(X − しきい値)に対するものです。 |
| Exponential | scale = 19.597 | 元の尺度 | 原点を通る確率プロット回帰で初期化し、対数尺度でNewton法による推定を行います。相対停止許容値は1e−4、ステップの絶対許容値は1e−6です。標本平均による厳密な尤度推定値は別途保持します。 |
| 2-parameter exponential | scale = 12.9247; threshold = 6.67229 | 元の尺度 | 確率プロット回帰で初期化し、対数尺度でのNewton更新と、しきい値 = 最小値 − 尺度/nの更新を交互に行います。パラメータと尤度の両方による停止判定を検証用データセットと照合しました。分布の台の境界における尤度推定値は別途保持します。 |
| Weibull | shape = 2.6814; scale = 22.0651 | 元の尺度 | 尺度パラメータと形状パラメータは、参照する数学的定義に従います。 |
| 3-parameter Weibull | shape = 1.79811; scale = 14.9711; threshold = 6.28336 | 元の尺度 | 尺度パラメータと形状パラメータは、参照する数学的定義に従います。 |
| Smallest extreme value | location = 23.7574; scale = 9.20238 | 元の尺度 | 尺度パラメータと形状パラメータは、参照する数学的定義に従います。 |
| Largest extreme value | location = 16.1294; scale = 5.91185 | 元の尺度 | 尺度パラメータと形状パラメータは、参照する数学的定義に従います。 |
| Gamma | shape = 6.99122; scale = 2.80309 | 元の尺度 | Greenwood–Durand法で初期化し、Newton法の相対停止許容値を1e−4として、最後に線形化した尺度の更新を行います。厳密な尤度推定値は別途保持します。 |
| 3-parameter gamma | shape = 3.99933; scale = 3.82201; threshold = 4.31151 | 元の尺度 | 有限の条件付きガンマ推定を行った後、しきい値 = 最小値 − ガンマ分布における確率1/(n+1)の分位点として計算します。パラメータと尤度の両方で収束を判定します。形状と尺度は直前のしきい値ステップで得た値を保持します。 |
| Logistic | location = 18.7606; scale = 4.22543 | 元の尺度 | 尺度パラメータと形状パラメータは、参照する数学的定義に従います。 |
| Loglogistic | location = 2.89811; scale = 0.217969 | 元の尺度 | 位置パラメータと尺度パラメータはln(X − しきい値)に対するものです。 |
| 3-parameter loglogistic | location = 2.7846; scale = 0.244789; threshold = 1.88031 | 元の尺度 | 位置パラメータと尺度パラメータはln(X − しきい値)に対するものです。 |
| Normal after Johnson | location = 0.00290881; scale = 1.00489 | 変換後の尺度 | 尺度パラメータと形状パラメータは、参照する数学的定義に従います。 |
変換の詳細
変換、分布族、パラメータ、順変換の式は、当てはめた変換を記録したものです。この例のBox–Coxはln(X)を使い、Johnsonは記載されたSUの式を使います。この例では、どちらの変換後の列も保存しません。これらの式は分析の尺度を変えるもので、記録済みの所要時間を変えるものではありません。
| 変換 | 分布族 | 変換パラメータ | 順変換の式 |
|---|---|---|---|
| Normal after Box–Cox | Box–Cox | power = 0; optimal_power = 0.0480987 | ln(X) |
| Normal after Johnson | SU | gamma = -1.21067; eta = 1.31136; epsilon = 12.0096; lambda = 5.44783 | gamma + eta·asinh((X−epsilon)/lambda) |
- 変換後の正規分布のパラメータとパーセンタイルは、変換後の単位です。
確率プロット5–8
各パネル固有の尺度を使い、次の四つの候補の確率プロットを比較します。曲がりや裾のずれは、当てはめたモデルが完了時間を十分に表せない箇所を示します。各パネルの注意点も残します。
確率プロット9–12
これらの確率プロットで、設定した次の四つの候補まで比較を広げます。見た目が似ていることだけで判断せず、それぞれの尺度と長時間側の裾を確認します。
確率プロット13–16
変換後の正規分布への当てはめを含む、残りの候補の確率プロットを、記載された尺度で読み取ります。直線状に見えることは、真のモデルを一つに特定したり、計算方法の限界をなくしたりするものではありません。
三パラメータワイブルの注意点
保存されたワイブルのAD p値は0.018302630915132106です。記録された方法はLockhart–Stephensの表1、ケース7で、形状パラメータの逆数と確率の補間を使います。実装での境界条件の検証は未完了です。この当てはめに反する証拠を論じるときも、その注意点を残します。無条件に、十分検証済みの確率として扱うことはできません。
8. レポートを作成
Goodness-of-fit tests、Candidate outcomes、Parameter estimates、Transformation details、Descriptive statistics の全体と、四つすべてのグループ化した確率プロットを残します。報告値の上下限、算出できない確率、計算方法の注意点をすべて保持します。位置をずらした指数分布の条件付き区間も含めます。
完了した分析で Add to report を選択します。続いて Choose individual items and advanced options を開いて表とグラフを選び、 Add to draftを選択します。非表示の項目は保存済みの分析に残ります。
レポート名を入力し、調査の目的と解釈を追加します。 Saveで保存し、 Previewで内容を確認して、 Export → Download HTMLを選択します。以下の例には、画面外の結果も含め、選択した内容全体が含まれます。



