JMP 11 Pro: Distributionsplattform – Normale Mischungen. Wie entscheidet JMP, wie die Distributionen gekennzeichnet werden?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />JMP 11 Pro: Distributionsplattform – Normale Mischungen. Wie entscheidet JMP, wie die Distributionen gekennzeichnet werden?
Ich passe eine Mischung aus 3 Normalverteilungen an eine (einzelne) Antwort an. Die 3 von JMP identifizierten Verteilungen sind in der JMP-Ausgabe mit 1, 2 und 3 gekennzeichnet, d. h. (π 1 , μ 1, σ 1 ), (π 2 , μ 2, σ 2 ) und (π 3 , μ 3, σ 3 ). Wie entscheidet JMP, welche der 3 identifizierten Distributionen mit 1, 2 und 3 gekennzeichnet werden? Basiert es auf den relativen Werten der μs? Oder ist es zB. so dass ich in der mit 3 bezeichneten Verteilung am 'zuversichtlich' und in der mit 1 bezeichneten Verteilung weniger 'zuversichtlich' sein kann (dh iterativ wie zB: zuerst wird die mit 3 bezeichnete Verteilung als die "offensichtlichste" Verteilung in den Daten identifiziert. Dann wird diese Verteilung „herausgefiltert“ und JMP identifiziert die mit „2“ gekennzeichnete Verteilung im „Rest“, nachdem Verteilung 1 herausgefiltert wurde. Schließlich wird die mit „1“ bezeichnete Verteilung identifiziert, nachdem die Verteilungen 3 und 2 „herausgefiltert“ wurden)?
Betreff: JMP 11 Pro: Distributionsplattform - Normale Mischungen. Wie entscheidet JMP, wie die Distributionen gekennzeichnet werden?Habe gerade das Add-In hochgeladen.Sie finden es hier: Univariate Klassierung unter Verwendung der normalen Mischungsverteilung
Betreff: JMP 11 Pro: Distributionsplattform - Normale Mischungen. Wie entscheidet JMP, wie die Distributionen gekennzeichnet werden?Wenn ich mich richtig erinnere, basieren die Cluster-Labels für die Distributionsplattform auf dem geschätzten Cluster-Mittelwert.Der Cluster mit dem niedrigsten Clustermittelwert erhält das Label „1“, der nächsthöhere erhält das Label „2“ und so weiter.
In diesem Blog-Beitrag können Sie ein Beispiel dafür sehen, wo ich davon profitiert habe http://blogs.sas.com/content/jmp/2013/05/01/is-your-data-too-precise/
Leider funktioniert der Link zu dem von mir erstellten JMP-Add-In, das Zeilen nach ihrem wahrscheinlichsten Cluster "bins", nicht mehr.Ich werde sehen, ob ich das Add-in in die JMP User Community hochladen kann.
Betreff: JMP 11 Pro: Distributionsplattform - Normale Mischungen. Wie entscheidet JMP, wie die Distributionen gekennzeichnet werden?Danke sehr!
Ist es möglich, einen Hinweis auf den verwendeten Algorithmus zu erhalten?
Betreff: JMP 11 Pro: Distributionsplattform - Normale Mischungen. Wie entscheidet JMP, wie die Distributionen gekennzeichnet werden?„Die Antwort ist, dass den Verteilungen keine Ordnung gegeben wird.Das Anpassen des normalen Mischungsmodells wird als Optimierungsproblem in den Mischungsanteils-, Mittelwert- und Varianzmatrizen gelöst.Der Benutzer sieht die Parameter dort, wo dieser Optimierungsalgorithmus bei seiner letzten Iteration landet, z. B. findet keine weitere Verarbeitung statt.Als Benutzer würde ich nicht viel in die gegebene Reihenfolge hineinlesen, und ich würde meine Aufmerksamkeit auf die Cluster mit größeren Mischungswahrscheinlichkeiten richten."
(Antwort von Chris Gotwalt - danke, Chris!)
