ฉันจะพิสูจน์ได้อย่างไรว่าข้อมูลการทดสอบเป็นไปตามการกระจายแบบหางยาว

ฉันมีผลการทดสอบการตอบสนองของเซิร์ฟเวอร์ที่ล่าช้าหลายครั้ง จากการวิเคราะห์ทางทฤษฎีของเราการแจกแจงความล่าช้า (ฟังก์ชันการแจกแจงความน่าจะเป็นของความล่าช้าในการตอบกลับ) ควรมีพฤติกรรมแบบหางยาว แต่ฉันจะพิสูจน์ได้อย่างไรว่าผลการทดสอบมีการกระจายอย่างหนัก

ฉันไม่แน่ใจว่าฉันตีความคำถามของคุณถูกต้องหรือไม่โปรดแจ้งให้เราทราบและฉันสามารถปรับหรือลบคำตอบนี้ได้ อันดับแรกเราไม่ได้พิสูจน์สิ่งต่าง ๆ เกี่ยวกับข้อมูลของเราเราเพียงแสดงให้เห็นว่ามีบางสิ่งที่ไม่สมเหตุสมผล ที่สามารถทำได้หลายวิธีซึ่งหนึ่งในนั้นคือผ่านการทดสอบทางสถิติ ในความคิดของฉัน แต่ถ้าคุณมีการกระจายทฤษฎีที่กำหนดไว้ล่วงหน้าวิธีที่ดีที่สุดคือการทำให้QQ พล็อต คนส่วนใหญ่คิดว่า qq-plots เป็นเพียงการใช้เพื่อประเมินภาวะปกติ แต่คุณสามารถวางแผนเชิงปริมาณเชิงประจักษ์กับการแจกแจงเชิงทฤษฎีใด ๆที่สามารถระบุได้ หากคุณใช้ R แพ็คเกจรถมีฟังก์ชั่นเสริมqq.plot ()ด้วยคุณสมบัติที่ดีมากมาย; สองอย่างที่ฉันชอบคือคุณสามารถระบุจำนวนการแจกแจงเชิงทฤษฎีที่แตกต่างกันมากกว่าแค่แบบเกาส์เซียน (เช่นคุณสามารถtเลือกทางเลือกที่อ้วนขึ้นได้) และมันมีวงความเชื่อมั่น 95% หากคุณไม่มีการกระจายเชิงทฤษฎีที่เฉพาะเจาะจง แต่เพียงต้องการดูว่าก้อยหนักกว่าที่คาดจากปกติหรือไม่นั้นสามารถเห็นได้ใน qq-plot แต่บางครั้งก็ยากที่จะรับรู้ ความเป็นไปได้อย่างหนึ่งที่ฉันชอบคือทำพล็อตความหนาแน่นของเคอร์เนลเช่นเดียวกับ qq-plot และคุณสามารถวางกราฟเส้นโค้งปกติลงบนมันเพื่อบู๊ต รหัส R plot(density(data))พื้นฐานคือ สำหรับตัวเลขคุณสามารถคำนวณkurtosisและดูว่าสูงกว่าที่คาดหรือไม่ ฉันไม่ทราบถึงฟังก์ชั่นบรรจุกระป๋องสำหรับ kurtosis ใน R คุณต้องเขียนโค้ดโดยใช้สมการที่ให้ไว้ในหน้าที่เชื่อมโยง แต่มันไม่ยากที่จะทำ