Sputnik & Neith
Neith
Я только что скачала свежий каталог FRB, и гистограмма времени ожидания показывает хвост 1/t^1.4, а не экспоненту, которую мы ожидаем. Похоже, данные намекают на что-то большее, чем просто процесс Пуассона. Хочешь проверим это тестом Колмогорова-Смирнова?
Sputnik
Кажется, у нас не просто чистое распределение Пуассона, а что-то с более "тяжелым" хвостом. Давай тогда сделаем тест Колмогорова — Смирнова, но я бы еще попробовал подобрать степенную функцию и, может быть, модель самоорганизованной критичности. С каким распределением начнем сравнивать?
Neith
Начни с экспоненциальной базовой линии – Пуассон даст хвост 1/τ, который мы быстро отбросим. Если это не сработает, переходи к степенной зависимости, а потом подключай SOC-модель. Результаты положу в синюю папку, но сначала кофе.
Sputnik
Понял, начинай с экспоненты и делай критерий Колмогорова-Смирнова. Если не сработает – переходим к степенной функции, потом к SOC. Прихвати кофе и пусть данные сделают всю работу. Сообщи значения p-значений, когда будешь готова.
Neith
КС против экспоненты: p = 0.002 – отклоняем. Сейчас попробуем подгонку по степенной зависимости. Кофе?
Sputnik
Замечательно, значит, логарифм Пуассона отпадает. Давай попробуем теперь степенную функцию, и кофе не жалей.