Категории

← View All Tools

Анализатор Распределения Данных

Комплексный анализ распределения данных с тестами на нормальность, обнаружением выбросов и оценками качества подгонки

Генерировать распределение частот и информацию о процентилях

Выполнить тесты Anderson-Darling, Shapiro-Wilk и Jarque-Bera

Идентифицировать выбросы используя несколько методов (IQR, Z-score и робастная статистика)

Ключевые факты

Категория
Data Analysis
Типы входных данных
textarea, select, checkbox
Тип результата
text
Покрытие примерами
4
API доступен
Yes

Обзор

Анализатор распределения данных — это профессиональный инструмент для статистической оценки наборов данных, позволяющий быстро проверить нормальность распределения, выявить аномальные значения и оценить качество статистической подгонки.

Когда использовать

  • •При подготовке данных к параметрическому моделированию для проверки допущения о нормальности.
  • •Для очистки датасетов от статистических выбросов, которые могут искажать результаты анализа.
  • •Для визуализации частотных характеристик и понимания структуры распределения выборки.

Как это работает

  • •Введите ваши числовые данные в поле ввода, разделяя их запятыми или переносами строк.
  • •Выберите уровень значимости и необходимые параметры анализа, такие как тесты на нормальность или поиск выбросов.
  • •Нажмите кнопку анализа, чтобы получить подробный отчет с результатами статистических тестов и гистограммой.

Сценарии использования

Проверка качества производственных процессов на соответствие нормальному распределению.
Анализ финансовых показателей для выявления аномальных транзакций.
Подготовка научных данных для публикации с подтверждением статистической значимости.

Примеры

1. Проверка качества производственной линии

Инженер по качеству
Контекст
Необходимо убедиться, что диаметр выпускаемых деталей соответствует заданным допускам и распределен нормально.
Проблема
Нужно подтвердить отсутствие систематических отклонений и выявить единичные бракованные детали.
Как использовать
Вставьте данные замеров в поле ввода, включите «Тест на нормальность» и «Обнаружить выбросы».
Результат
Получен отчет с p-value тестов и список значений, которые выходят за пределы допустимых статистических границ.

2. Анализ времени отклика сервера

Системный администратор
Контекст
Время отклика API имеет высокую вариативность, и нужно понять, является ли распределение нормальным для настройки SLA.
Проблема
Данные содержат редкие пиковые задержки, которые нужно отсеять для корректного анализа среднего времени.
Как использовать
Загрузите логи времени отклика, выберите уровень значимости 0.01 и активируйте поиск выбросов.
Результат
Инструмент выявил, что распределение не является нормальным, и автоматически пометил аномально долгие запросы как выбросы.

Проверить на примерах

qr
Образцы Анализатора Путей
Комплексная коллекция путей файловой системы из Windows, Linux и macOS для анализа и тестирования путей
title token analyzer
sample
Примеры Анализатора URL-запросов
Полная коллекция параметров URL-запросов для тестирования парсинга, проверки кодирования и извлечения параметров
title token analyzer
sample
BDD with Cucumber - Практики Поведенчески-ориентированной Разработки
Всесторонние примеры Cucumber BDD включая файлы функций, определения шагов, таблицы данных, хуки и продвинутые BDD паттерны для коллективной разработки
keywords data,test,testing
sample
Примеры Анализа Логов Nginx
Комплексные образцы логов Nginx для тестирования инструмента log-parser, включая различные форматы и сценарии логов доступа и ошибок
keywords test,analysis,testing
sample

Связанные хабы

Инструменты Text для Analyze
Изучите 12 инструментов text для сценариев analyze и быстро сравните близкие утилиты.
Инструменты Audio для Analyze
Изучите 8 инструментов audio для сценариев analyze и быстро сравните близкие утилиты.

FAQ

Какие тесты на нормальность использует инструмент?

Инструмент выполняет комплексную проверку с использованием тестов Андерсона-Дарлинга, Шапиро-Уилка и Харке-Бера.

Как инструмент определяет выбросы?

Выбросы идентифицируются с помощью комбинации методов: межквартильного размаха (IQR), Z-оценки и робастной статистики.

Что означает уровень значимости?

Это порог вероятности (альфа), при котором нулевая гипотеза о нормальности распределения отвергается. Стандартным значением является 0.05.

Можно ли загрузить данные из нескольких столбцов?

Да, выберите опцию «Несколько столбцов», чтобы инструмент объединил все значения в единый массив для анализа.

Нужно ли устанавливать дополнительное ПО?

Нет, весь анализ выполняется непосредственно в браузере без необходимости установки сторонних программ.

Документация API

Конечная точка запроса

POST /ru/api/tools/distribution-analyzer

Параметры запроса

Имя параметра Тип Обязательно Описание
dataInput textarea Да -
dataFormat select Да -
significanceLevel select Да -
includeHistogram checkbox Нет Генерировать распределение частот и информацию о процентилях
testNormality checkbox Нет Выполнить тесты Anderson-Darling, Shapiro-Wilk и Jarque-Bera
detectOutliers checkbox Нет Идентифицировать выбросы используя несколько методов (IQR, Z-score и робастная статистика)

Формат ответа

{
  "result": "Processed text content",
  "error": "Error message (optional)",
  "message": "Notification message (optional)",
  "metadata": {
    "key": "value"
  }
}
Текст: Текст

Документация MCP

Добавьте этот инструмент к конфигурации сервера MCP: 

{
  "mcpServers": {
    "elysiatools-distribution-analyzer": {
      "name": "distribution-analyzer",
      "description": "Комплексный анализ распределения данных с тестами на нормальность, обнаружением выбросов и оценками качества подгонки",
      "baseUrl": "https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=distribution-analyzer",
      "command": "",
      "args": [],
      "env": {},
      "isActive": true,
      "type": "sse"
    }
  }
}

Вы можете объединять несколько инструментов, например: `https://elysiatools.com/mcp/sse?toolId=png-to-webp,jpg-to-webp,gif-to-webp`, максимум 20 инструментов.

Если вы столкнулись с проблемами, пожалуйста, свяжитесь с нами по адресу [email protected]