¿Cómo puedo averiguar qué tipo de distribución representan estos datos sobre los tiempos de respuesta ping?

Question

He muestreado un proceso del mundo real, los tiempos de ping de red. El "tiempo de ida y vuelta" se mide en milisegundos. Los resultados se representan en un histograma:

La latencia tiene un valor mínimo, pero una larga cola superior.

Quiero saber de qué distribución estadística se trata y cómo estimar sus parámetros.

Aunque la distribución no sea normal, puedo mostrar lo que intento conseguir.

La distribución normal utiliza la función

con los dos parámetros

• (media)
• 2 (variación)

Estimación de parámetros

Las fórmulas para estimar los dos parámetros son:

Aplicando estas fórmulas contra los datos que tengo en Excel, obtengo:

• \= 10,9558 (media)
• 2 \= 67,4578 (varianza)

Con estos parámetros puedo trazar el " normal " sobre mis datos muestreados:

Obviamente no es una distribución normal. Una distribución normal tiene una cola superior e inferior infinitas, y es simétrica. Esta distribución no es simétrica.

---

• ¿Qué principios aplicaría? flujograma aplicaría para determinar de qué tipo de distribución se trata?
• Dado que la distribución no tiene cola negativa y tiene una cola positiva larga: ¿qué distribuciones coinciden?
• ¿Existe alguna referencia que relacione las distribuciones con las observaciones que estás realizando?

Y yendo al grano, ¿cuál es la fórmula de esta distribución y cuáles son las fórmulas para estimar sus parámetros?

---

Quiero obtener la distribución para poder obtener el valor "medio", así como la "dispersión":

En realidad estoy trazando el histograma en el software, y quiero superponer la distribución teórica:

Nota: Publicado en math.stackexchange.com

---

Actualización : 160.000 muestras:

Meses y meses, e innumerables sesiones de muestreo, todos dan la misma distribución. En debe sea una representación matemática.

---

Harvey sugirió poner los datos en una escala logarítmica. Aquí está la densidad de probabilidad en una escala logarítmica:

Etiquetas muestreo, estadística, estimación de parámetros, distribución normal

---

No es una respuesta, sino un añadido a la pregunta. Aquí están los cubos de distribución. Creo que a los más aventureros les gustará pegarlos en Excel (o en el programa que conozcan) y podrán descubrir la distribución.

Los valores se normalizan

Time    Value
53.5    1.86885613545469E-5
54.5    0.00396197500716395
55.5    0.0299702228922418
56.5    0.0506460012708222
57.5    0.0625879919763777
58.5    0.069683415770654
59.5    0.0729476844872482
60.5    0.0508017392821101
61.5    0.032667605247748
62.5    0.025080049337802
63.5    0.0224138145845533
64.5    0.019703973188144
65.5    0.0183895443728742
66.5    0.0172059354870862
67.5    0.0162839664602619
68.5    0.0151688822994406
69.5    0.0142780608748739
70.5    0.0136924859524314
71.5    0.0132751080821798
72.5    0.0121849420031646
73.5    0.0119419907055555
74.5    0.0117114984488494
75.5    0.0105528076448675
76.5    0.0104219877153857
77.5    0.00964952717939773
78.5    0.00879608287754009
79.5    0.00836624596638551
80.5    0.00813575370967943
81.5    0.00760001495084908
82.5    0.00766853967581576
83.5    0.00722624372375815
84.5    0.00692099722163388
85.5    0.00679017729215205
86.5    0.00672788208763689
87.5    0.00667804592402477
88.5    0.00670919352628235
89.5    0.00683378393531266
90.5    0.00612361860383988
91.5    0.00630427469693383
92.5    0.00621706141061261
93.5    0.00596788059255199
94.5    0.00573115881539439
95.5    0.0052950923837883
96.5    0.00490886211579433
97.5    0.00505214108617919
98.5    0.0045413204091549
99.5    0.00467214033863673
100.5   0.00439181191831853
101.5   0.00439804143877004
102.5   0.00432951671380337
103.5   0.00419869678432154
104.5   0.00410525397754881
105.5   0.00440427095922156
106.5   0.00439804143877004
107.5   0.00408656541619426
108.5   0.0040616473343882
109.5   0.00389345028219728
110.5   0.00392459788445485
111.5   0.0038249255572306
112.5   0.00405541781393668
113.5   0.00393705692535789
114.5   0.00391213884355182
115.5   0.00401804069122759
116.5   0.0039432864458094
117.5   0.00365672850503968
118.5   0.00381869603677909
119.5   0.00365672850503968
120.5   0.00340131816652754
121.5   0.00328918679840026
122.5   0.00317082590982146
123.5   0.00344492480968815
124.5   0.00315213734846692
125.5   0.00324558015523965
126.5   0.00277213660092446
127.5   0.00298394029627599
128.5   0.00315213734846692
129.5   0.0030649240621457
130.5   0.00299639933717902
131.5   0.00308984214395176
132.5   0.00300885837808206
133.5   0.00301508789853357
134.5   0.00287803844860023
135.5   0.00277836612137598
136.5   0.00287803844860023
137.5   0.00265377571234566
138.5   0.00267246427370021
139.5   0.0027472185191184
140.5   0.0029465631735669
141.5   0.00247311961925171
142.5   0.00259148050783051
143.5   0.00258525098737899
144.5   0.00259148050783051
145.5   0.0023485292102214
146.5   0.00253541482376687
147.5   0.00226131592390018
148.5   0.00239213585338201
149.5   0.00250426722150929
150.5   0.0026288576305396
151.5   0.00248557866015474
152.5   0.00267869379415173
153.5   0.00247311961925171
154.5   0.00232984064886685
155.5   0.00243574249654262
156.5   0.00242328345563958
157.5   0.00231738160796382
158.5   0.00256656242602444
159.5   0.00221770928073957
160.5   0.00241705393518807
161.5   0.00228000448525473
162.5   0.00236098825112443
163.5   0.00216787311712744
164.5   0.00197475798313046
165.5   0.00203705318764562
166.5   0.00209311887170926
167.5   0.00193115133996985
168.5   0.00177541332868196
169.5   0.00165705244010316
170.5   0.00160098675603952
171.5   0.00154492107197588
172.5   0.0011150841608213
173.5   0.00115869080398191
174.5   0.00107770703811221
175.5   0.000946887108630378
176.5   0.000853444301857643
177.5   0.000822296699600065
178.5   0.00072885389282733
179.5   0.000753771974633393
180.5   0.000766231015536424
181.5   0.000566886361087923

Lectura adicional

• ¿Cuál es la distribución esperada de los tiempos de respuesta de un sitio web?
• ¿Qué quiere decir? - Revisión de las estadísticas para medir el tiempo de respuesta de la Web
• Modelización de la latencia de la red

Answer 1

Prueba el gamma que se parametriza como $x \sim Gamma(k,\theta)$ . Si ve estos pdf parcelas de la gamma de la wiki verás que hay algunos gráficos que se parecen a lo que tú tienes.

Actualización - Proceso de estimación

La estimación mediante máxima verosimilitud es complicado pero posible. Imagino que puedes empezar con la solución aproximada que da la wiki para $\hat{\theta}$ y $\hat{k}$ y si las parcelas se ven bien y si es necesario se puede estimar $\hat{k}$ con mayor precisión utilizando los detalles de la wiki.

Answer 2

Mirándolo bien, diría que una distribución sesgo-normal o posiblemente una binormal podrían ajustarse bien.

En R se puede utilizar la función sn para tratar con la distribución skew-normal y utilizar nls o mle para realizar un ajuste de mínimos cuadrados no lineales o de máxima verosimilitud de los datos.

\===

EDIT: releyendo tu pregunta/comentarios yo añadiría algo más

Si lo que te interesa es sólo dibujar un gráfico bonito sobre las barras olvídate de las distribuciones, a quién le importa al final si no estás haciendo nada con ello. Simplemente dibuja una B-spline sobre tu punto de datos y listo.

Además, con este enfoque evitas tener que implementar un algoritmo de ajuste MLE (o similar), y estás cubierto en el caso de una distribución que no sea skew-normal (o lo que elijas dibujar)

Answer 3

Basándome en tu comentario "Realmente quiero dibujar la curva matemática que sigue la distribución. Es cierto que podría no ser una distribución conocida; pero no puedo imaginar que esto no se haya investigado antes." Estoy proporcionando una función que más o menos se ajusta.

Eche un vistazo a ExtremeValueDistribution

He añadido una amplitud y he hecho que las dos betas sean diferentes. Me imagino que el centro de tu función está más cerca de 9.5 que de 10.

Nueva función: a E^(-E^(((-x + alfa)/b1)) + (-x + alfa)/b2)/((b1 + b2)/2)

{alfa->9,5, b2 -> 0,899093, a -> 5822,2, b1 -> 0,381825}

Wolfram alfa : parcela 11193.8 E^(-E^(1.66667 (10 - x)) + 1.66667 (10 - x)) ,x 0..16, y de 0 a 4500

Algunos puntos alrededor de 10ms:
{{9, 390.254}, {10, 3979.59}, {11, 1680.73}, {12, 562.838}}

Sin embargo, la cola no encaja perfectamente. La cola puede ajustarse mejor si b2 es menor y el pico se elige más cercano a 9.

Answer 4

La distribución parece log-normal a mí.

Puede ajustar sus datos utilizando dos parámetros: escala y ubicación. Estos parámetros pueden ajustarse del mismo modo que una distribución normal, utilizando la maximización de expectativas.

http://en.wikipedia.org/wiki/Log-normal_distribution