Het precieze probleem is het volgende: we proberen een numerieke 'waardering' te krijgen van de drukte op een stuk computernetwerk. Daartoe zenden we pakketjes naar een doelmachine die daar zo snel mogelijk op antwoordt. Naar gelang de drukte zal dit antwoord langer op zich laten wachten. Zonder enig ander verkeer krijg je een snelle respons, alleen afhankelijk van de zg. "looptijd" van het electrische signaal. Met drukte komen er vertragende factoren in het spel. Je wil dus de (zo klein mogelijke) set reactietijden in de onbelaste situatie en de belaste situatie met elkaar vergelijken om te kunnen aangeven of de belasting een van te voren afgesproken grens heeft overschreden. De serie reactietijden wil je zo klein mogelijk houden omdat deze natuurlijk de belasting beinvloeden. De verdeling van de reactietijden is scheef in de zin dat er geen kortere kan zijn dan die die door de lichtsnelheid wordt bepaalt, soms zelfs veel langer i.v.m. filevorming. Een t toets is hier dus niet op zijn plaats.
groet, Wim S.Wim Sjouw
9-4-2003
Nee, maar een poissonverdeling werkt ook niet, het lijkt op een negatief exponentieel wachttijdprobleem (zoals dat ontstaat uit een poissonproces).
Ik denk dat je wil toetsen:
H0: er is geen verschil tussen twee kansverdelingen
H1: er is wel verschil tussen twee kansverdelingen
We nemen daarbij slechts aan dat de twee steekproeven afkomstig zijn uit gelijkvormige kansverdelingen. Symmetrie mogen we hierbij niet aannemen. Een normale verdeling al helemaal niet. Dan kom je nogal snel in de categorie verdelingsvrije toetsen terecht.
In jouw geval zou ik de toets van Wilcoxon-Mann-Whitney overwegen (ik bedoel de toets waarbij je aan elke waarneming van de twee steekproeven een rangnummer koppelt en feitelijk met die rangnummers gaat toetsen). Kijk maar eens of dit een optie zou zijn. Mocht je deze toets willen uitvoeren en er zijn nog vragen hierover dan horen we het wel weer.
Met vriendelijke groet
JaDeX
jadex
9-4-2003
#9672 - Statistiek - Student universiteit