¿Cómo hallar la distribución más próxima de un dato dado?

Question

Tengo tiempos entre llegadas de vehículos registrados por un algoritmo de detección de vehículos. Quiero encontrar la distribución más cercana (por ejemplo, Poisson u otra) de estos datos.

¿Cómo puedo hacerlo?

A continuación se muestra un gráfico de los tiempos entre llegadas de un crosspost en SO .

Answer 1

Yo sugeriría empezar con una lectura rápida del capítulo del libro de texto "Simulation Modeling and Analysis" de Law y Kelton en el que se discuten los métodos para seleccionar las distribuciones que se utilizarán en las simulaciones Monte Carlo. Este capítulo trata de los métodos para seleccionar las distribuciones candidatas, ajustar las distribuciones a los datos y comprobar la bondad del ajuste.

Es bastante común encontrar que muchas distribuciones diferentes se ajustan adecuadamente a sus datos. Dependiendo de lo que estés haciendo con tu modelo, la elección que hagas puede tener un gran efecto en los resultados. En ese caso, es conveniente realizar la simulación con las distintas distribuciones para comprobar la sensibilidad de los resultados a la distribución elegida.

En la práctica, el proceso de Poisson (es decir, tiempos de llegada exponenciales pero una distribución de Poisson para el número de llegadas en un periodo de tiempo) es casi siempre la mejor opción para los tiempos entre llegadas. Sin embargo, la tasa de llegadas puede variar (por ejemplo, según el día de la semana, la hora del día, etc.).

Answer 2

En la línea del sabio comentario de BB "Sin embargo, el ritmo de llegada puede variar (por ejemplo, según el día de la semana, la hora del día, etc.)". le sugiero que presente los datos de las 22 horas en forma de cubos de 22x60 que reflejen el número de llegadas por minuto. Sería posible modelizar esta serie o una serie más larga, por ejemplo 7 días x 24 horas x 60 minutos. Si se pueden identificar patrones diarios u horarios, podrían ser útiles.