Distribution Lab
Normal ¡ Gamma ¡ Beta ¡ Poisson ¡ Binomial ¡ GLM-Vorbereitung
Š Dr. Rainer Dßsing ¡ Interactive Tools by Claude
Distribution Lab — Wahrscheinlichkeitsverteilungen interaktiv erkunden.  Âˇ  21 Verteilungen ¡ Parameter verschieben ¡ Momente einblenden ¡ brms-Rollen & Parametrisierung ¡ X-Achse fixierbar ¡ Ordinalmodelle
Normal
Y ~ Normal(Ο, σ)
Parameter
Momente einblenden
Beziehungen zwischen Verteilungen
LEGENDE: Grenzwert / Spezialfall Konstruiert aus KONTINUIERLICH UNBEGRENZT Normal Y ~ N(μ, σ) Student-t t(ν, μ, σ) ν → ∞ Skew-Normal SN(ξ, ω, α) α = 0 χ²(k) = Z₁² + Z₂² + … + Zₖ² (Zᵢ ~ N(0,1)) KONTINUIERLICH POSITIV Exponential Exp(λ) Gamma Γ(α, β) α=1 Inv. Gauß IG(μ, λ) ExGaussian ExG(μ, σ, β) = N(μ,σ) ⊕ Exp(β) F-Verteilung F(d₁, d₂) Chi² χ²(k) χ²/χ² = Γ(k/2, ½) Log-Normal LN(μ, σ) BEGRENZT [0,1] Beta Beta(α, β) Beta(1,1) = Uniform[0,1] + Null → ZI-Beta + 0 und 1 → ZOIB ZÄHLDATEN (DISKRET) Poisson Pois(λ) Neg. Binomial NB(μ, φ) φ → ∞ Binomial Bin(n, p) n→∞, p→0 Bernoulli Bern(p) = Bin(1,p) Beta-Binomial BetaBin(n, μ, φ) φ → ∞ p ~ Beta Normal = Grenzwert von Student-t (ν→∞), Gamma (α→∞) und Binomial (n→∞, p→0) Fett = zentrale Verteilung; gestrichelt = ExGaussian (technisch unbegrenzt, konstruiert aus Normal + Exponential) Quelle: Ben Lambert, A Student's Guide to Bayesian Statistics (2018), S. 225
Hilfe — Distribution Lab
Überblick
Distribution Lab zeigt 18 Wahrscheinlichkeitsverteilungen interaktiv — als Vorbereitung auf GLMs und bayesianische Modelle in brms. Welche Verteilung passt zu welchen Daten? Für jede Verteilung: Beschreibung, Einsatzszenarien, Parameter-Erklärung, brms-Verwendung und Technische Details.
Navigation
Kategorie-Tabs (oben) wählen die Verteilungsgruppe.
Verteilungs-Buttons darunter wählen die konkrete Verteilung.
Schieberegler links passen die Parameter in Echtzeit an.
X-Achse fixieren
X fix-Button (Topbar): Friert die X-Achse ein, damit man bei Parameteränderungen (z.B. μ oder σ) die Formänderung direkt sieht — statt dass sich die Achse mitskaliert. Wird beim Wechsel der Verteilung automatisch zurückgesetzt.
Verteilungsbeziehungen
⊞ Beziehungen-Button öffnet eine Übersichtskarte aller Verteilungen und ihrer Zusammenhänge: Spezialfälle, Grenzwerte, Konstruktionen. Orientierung im "Verteilungs-Zoo".
Momente
Mittelwert (blau), Median (grßn), Modus (orange) als vertikale gestrichelte Linien. Jedes Moment unabhängig ein-/ausschaltbar.
brms-Parametrisierung
Für Gamma und Beta: Toggle zwischen brms (μ, φ) und klassisch (α, β). Automatische Umrechnung. brms-Parametrisierung ist intuitiver: man setzt direkt den Mittelwert.

Der Abschnitt "Verwendung in brms" zeigt für jede Verteilung: Als Likelihood (family-Syntax, Link) und als Prior (prior()-Syntax) — inkl. typischer Parametrisierungen.
Gemischte Verteilungen
ZI-Beta und ZOIB: Punktmassen bei 0/1 als rote Balken, Beta-Anteil als Kurve.
Diskrete Verteilungen
Balkendiagramm der PMF. Modus = hĂśchster Balken.