t-분포 계산, JMP 13안녕하세요,
프로그램에서 t-분포가 어떻게 계산되는지 알고 싶습니다. 프로그램에서 얻은 결과는 다양한 책과 과학 연구에서 언급된 방법의 도움을 받아 제가 직접 계산한 결과와 다릅니다.
또한 t-분포에서 자체 Quantil을 설정하는 것이 어떻게 가능한지 알고 싶습니다. 상자 그림을 만들 때 표준 정규 분포로 변경할 수 있습니다.
내 계산 방식은
n = 4
평균과 분산 계산
c = 테이블의 값 계산 http://www.sjsu.edu/faculty/gerstman/StatPrimer/t-table.pdf 각 면의 95%
df = n-1
(c*루트(분산))/(루트(n))=k
평균+-k = 결과
아이디어를 주셔서 감사합니다.
답: t-분포 계산, JMP 13네, 아주 잘 작동합니다. 훨씬 더 많은 시간이 절약됩니다. 정말 감사합니다. 지금까지는 최선의 선택이었습니다.답: t-분포 계산, JMP 13이렇게 해 보세요. Ctrl 키 키 옆에 있는 빨간색 삼각형을 클릭하세요. 요약 통계 을 선택한 다음 원하는 수준에 맞게 신뢰 수준을 0.9로 변경합니다. 누르면 Ctrl 키 열쇠는 방송 창에 있는 다른 모든 개체에 다음 명령이나 작업을 전달하고 가능하다면 같은 방식으로 응답합니다.
답: t-분포 계산, JMP 13로컬 데이터 필터 접근 방식을 사용하면 둘 이상의 결과 집합이 제공되어서는 안 되므로 어디에서나 의미하는 바를 이해할 수 없습니다. 이 방법을 사용하면 필터 수준을 한 그룹에서 다른 그룹으로 변경할 때 업데이트되는 단일 요약 통계 개요에 초점을 맞출 수 있습니다.
나는 '차트'가 의미하는 것이 플롯이나 그래픽이 아니라 신뢰 구간에 대한 또 다른 개요라고 믿습니다. 그렇다면 기본 설정을 변경한 후 새로운 분석에서 90%를 얻어야 합니다. 이전 분석은 업데이트되지 않습니다.
답: t-분포 계산, JMP 13결과를 사용하여 해당 영역을 호출해 보겠습니다. 개요 . 메뉴 상단 메뉴바에 나타나거나 빨간색 삼각형을 클릭하면 나타납니다.
아니요, 테스트 표준 편차 개요는 삭제할 수 없습니다. 일반적으로 대립 가설을 진술합니다. ~ 전에 실험을 한 다음 여기에서 한 번 테스트해 보세요. 서로 다른 대안 가설을 계속 테스트한다면 중요한 차이를 "낚시"하는 것입니다. JMP를 사용하면 원하는 만큼 많은 대안을 테스트할 수 있지만 이제 실험 측면에서 제1종 오류의 위험 수준이 높아지고 있습니다.
답: t-분포 계산, JMP 13첫 번째 방법은 나에게 적합하지 않습니다. 나는 여전히 모든 곳에서 95% 평균을 가지고 있습니다.
두 번째 방법도 95% 평균을 바꾸지 않습니다. 추가 차트를 얻었지만 이제는 매번 수동으로 원하는 값을 조정해야 합니다. 따라서 전체적으로 작업량이 적지는 않습니다.
답: t-분포 계산, JMP 13이런 식으로 시도했지만 결과는 내가 원하는 것과 다릅니다. 모든 상자 그림 아래에는 여전히 하한 및 상한 95% 평균이 있습니다.답: t-분포 계산, JMP 13그리고 새로운 문제가 있습니다. 방금 몇 가지 메뉴를 추가하려고 했는데 그 중 일부는 삭제할 수 있지만 다른 일부는 영원히 그대로 유지되는 것 같습니다. 아래 그림을 참조하세요.
"표준편차 테스트" 메뉴를 제거하는 유일한 방법은 "Dichte IV"의 전체 상자 그림을 삭제하는 것이었습니다. 불행히도 그것은 상자 그림이 있는 그룹의 일부였습니다. 변경 사항이 발생하지 않도록 할 수 있는 "Strg"+"Z"와 같은 단축키가 없습니다. 이제 내 유일한 방법은 모든 것을 삭제하고 다시 수행하는 것입니다. 이를 방지할 수 있는 솔루션이 있나요?
답: t-분포 계산, JMP 13당신에게 도움이 될 수 있는 몇 가지 방법이 있습니다.
- 제가 보여드린 방법(데이터 필터를 적용하고 각 그룹을 차례로 선택)을 사용하는 경우 요약 통계 옆에 있는 빨간색 삼각형을 클릭하고 하단의 신뢰도 수준을 변경하세요.
- 분포에서 항상 90% 간격을 원하는 경우 기본 설정을 변경하십시오. 파일 > 기본 설정 > 플랫폼을 선택한 다음 목록에서 분포를 선택하면 설정의 두 번째 열에서 신뢰 구간을 찾을 수 있습니다.
이러한 접근 방식 중 하나가 만족스럽기를 바랍니다. 두 번째 접근 방식은 JMP 동작에 대한 전체적인 변화이므로 가장 적합할 수 있습니다.
답: t-분포 계산, JMP 13정말 감사합니다. 메뉴를 찾을 수 있었고 값이 매우 좋아졌습니다.
그런데 질문이 하나 더 있습니다. 모든 "요약 통계"에 대해 상한 및 하한 평균 값을 0,90으로 설정할 수 있습니까? 아니면 모든 상자 그림에 대해 별도로 변경해야 합니까? 자동으로 주어진 값은 항상 0,95입니다. 상자 그림을 닫았다가 다시 열 때도 마찬가지입니다.
지금까지 각각 4개의 상자 그림이 포함된 7개의 데이터시트가 있습니다.답: t-분포 계산, JMP 13이는 JMP에서 분석이 작동하는 방식이 아닙니다. 선택 데이터 테이블의 행 또는 플롯과의 상호 작용을 통해 다양한 용도로 사용할 수 있지만 그것만으로는 분석이 변경되지 않습니다. 이런 방식으로 작업하는 것을 선호한다면 가능합니다. 플랫폼 메뉴에는 두 가지 명령이 필요하므로 Alt 키를 누른 다음 분포 옆 상단의 빨간색 삼각형을 클릭합니다. 선택하다 로컬 데이터 필터 그리고 자동 재계산 을 클릭한 다음 좋아요 . 선택하다 열 1 그런 다음 클릭하세요. 추가하다 . 이제 Column에서 4개 수준 중 하나를 선택하면 1 (I - IV), 컬럼 분포 분석 1 , 2 , 그리고 삼 해당 그룹의 행만 사용합니다. (포함할 필요는 없습니다. 열 1 분석을 변경하기 위해 히스토그램 대신 로컬 데이터 필터를 사용하고 있기 때문에 더 이상 배포 플랫폼에서 사용할 수 없습니다.)
답: t-분포 계산, JMP 13사진을 올려주셔서 감사합니다.
귀하의 계산은 95% 신뢰도의 양측 신뢰 구간 . 이것이 바로 JMP가 배포 플랫폼의 요약 통계에 보고하는 내용입니다(네 번째 그림).
분포의 양쪽 꼬리 사이에 95% 신뢰도를 원하므로 t 분포의 95%를 중앙에 두고 양쪽에 2.5%를 남겨둡니다. 우리는 여전히 그것을 다음과 같이 분류합니다. 하위 95% 평균 그리고 상위 95% 평균 신뢰 수준을 표시합니다. 전달하고자 하는 짧은 라벨입니다. 모집단 위치의 하한 또는 상한은 95% 신뢰도로 평균합니다. . 이런 종류의 라벨링이 일반적입니다.
실제로 양쪽 꼬리 모두에서 5%를 원한다면 양측 90% 신뢰 구간 . 변수 이름 옆에 있는 배포 플랫폼 상단의 빨간색 삼각형을 클릭하고 신뢰 구간 > 0.90 원하는 간격을 얻을 수 있습니다.
수동 계산과 JMP의 숫자는 소수점 세 자리로 반올림된 분위수를 사용하고 JMP는 전체 정밀도 값을 사용하기 때문에 정확하게 일치하지 않을 수 있지만 값은 유효 숫자 3~4자리에 가까워야 합니다.
답: t-분포 계산, JMP 13"상위" 및 "하위 95% 평균"의 정확한 의미는 무엇입니까?
작업을 첨부하고 더 낮은 97.5% 간격과 더 높은 97.5% 간격에 대해 동일한 값을 얻습니다. 조금 혼란 스럽습니다.
아니면 95%가 평균을 중심으로 한 양측 구간입니까? 그렇다면 "상위" 및 "하위 90% 평균"을 어떻게 얻어 최저 및 최고 5%에 대한 값을 얻을 수 있습니까?
답: t-분포 계산, JMP 13이전 게시물 아래에 사진을 추가했습니다. 하지만 프로그램이 표시된 셀만으로는 배포를 처리할 수 없다는 것을 알아낸 것 같습니다. 따라서 차트에 제공된 모든 값의 결과 내에서 강조 표시됩니다.
답: t-분포 계산, JMP 13나는 당신이 무슨 말을하는지 전혀 모르겠습니다.
'빈 셀'이란 데이터 테이블의 새 행에 대해 이야기하고 있다고 가정합니다. 그렇다면 선택할 수 있습니다. 행 > 행 추가 또는 마지막 행 아래 첫 번째 빈 셀을 클릭하고 값을 입력하면 됩니다.
다음 진술이 관련되어 있는지는 알 수 없지만 18보다 큰 데이터에 대해 평균 18을 얻으려면 무엇을 하고 있습니까?
아마도 귀하가 수행 중인 작업과 검토 중인 정보를 단계별로 설명하면 도움이 될 수 있습니다. 데이터 사진과 JMP 분석을 게시하는 것도 도움이 될 것입니다.
답: t-분포 계산, JMP 13
답: t-분포 계산, JMP 13빈 셀을 어떻게 만들 수 있습니까? 분위수에 대해 소원이 계산되지 않습니까? 지금까지 잘못된 값을 얻었습니다. 예를 들어 마지막 열의 경우 평균은 약 18이지만 모든 결과가 더 높으므로 실수가 있는 것입니다.
답: t-분포 계산, JMP 13표시되는 보고서의 분위수는 고정되어 있습니다. 배포 플랫폼에 동일한 데이터를 입력하고 기준 역할에 요인 열을 넣을 수 있습니다. 이번 출시에서는 각 수준에 대한 분위수 및 평균 정보를 개별적으로 제공합니다.
답: t-분포 계산, JMP 13정말 감사합니다. 나는 이미 독일에서 엔지니어링 분야 수학에 대해 가장 권장하는 책 중 하나(Papula)에서 모든 값을 찾아보았습니다. 올바른 값을 가져야 합니다.
모든 계산은 이미 엑셀로 이루어졌습니다. jmp 소프트웨어로 다시 확인하면 됩니다. 우리 대학에서는 이 소프트웨어를 상자 그림으로 사용하는 것이 좋습니다. 그러나 결과가 제가 계산한 것과 다르면 사용할 수 없습니다. 둘 다 동일하다면 모든 것이 올바르게 완료된 것입니다 
답: t-분포 계산, JMP 13몇 가지 실험을 했는데 많은 샘플이 손상되었기 때문에 개수가 다양합니다.
상자 그림을 그렸지만 여기서 얻을 수 있는 유일한 데이터는 그림에 표시된 것과 같습니다.
하지만 최소값, 5%, 평균, 95%, 최대값, 분산, 표준편차가 필요합니다.
차트를 마우스 왼쪽 버튼으로 클릭하면 "열 서식 지정"이 가능하지만 "확인"을 클릭하면 아무 것도 변경되지 않습니다.
어떻게 바꿀 수 있나요?
답: t-분포 계산, JMP 13t 분위수를 조회할 필요는 없지만 샘플 크기가 포함된 JMP 데이터 테이블은 다음과 같습니다. N 그리고 그에 상응하는 t 분위수 한 동안 양측 신뢰 구간 주어진 것과 함께 신뢰 .
인용하신 표보다 사용하기가 더 쉬울 수도 있습니다.
답: t-분포 계산, JMP 13아니요, 물론 그렇지 않습니다.
JMP 데이터 테이블에 데이터를 입력한 다음 분석 메뉴의 플랫폼 중 하나를 사용합니다. Distribution의 평균, Bivariate의 기울기(Fit Y by X), Oneway의 테스트(Fit Y by X) 및 Fit Model에서 출시된 플랫폼을 통한 모든 플랫폼에 대한 신뢰 구간은 자동으로 신뢰 한계를 계산합니다. (각각의 '실험'은 서로 다른 모집단을 대상으로 추출한 표본이고 평균에 대한 새로운 신뢰 구간을 원하므로 Distribution이 자동으로 수행해 주는 것 같습니다.)
t 분위수를 찾거나 직접 간격을 계산할 필요가 없습니다.
답: t-분포 계산, JMP 13N의 모든 숫자에 대해 새로운 스크립트를 작성해야 합니까? 왜냐면 여러번 실험을 했고 N은 여러번 바뀌었거든요.답: t-분포 계산, JMP 13JMP에서 사용하는 값은 인용한 표에서 사용해야 하는 값과 동일합니다.
(0.05에서 양측 꼬리)
답: t-분포 계산, JMP 13다음의 분위수를 사용하여 평균에 대한 양측 신뢰 구간을 계산합니다. 티 (1-알파)% 신뢰도 및 (n-1) 자유도에 대한 분포입니다. JMP에서 이에 대한 기능은 다음과 같습니다. t 분위수( 확률, df ) . 다음은 평균에 대한 양측 95% 신뢰 구간의 분위수입니다.
저는 스크립트 편집기와 내장된 로그를 사용했지만 이를 수식으로 열에 입력할 수도 있습니다. 이 분위수는 정확합니다.
4개의 관측치를 열에 입력하는 경우 다음을 선택하세요. 분석하다 > 분포 , 데이터 열을 선택하고 Y, 열 을 클릭한 다음 좋아요 . 95% CI는 다음에서 찾을 수 있습니다. 요약 통계 보고서.
다음은 4가지 관찰의 예입니다.
이에 대한 요약 통계 보고서는 다음과 같습니다.
답: t-분포 계산, JMP 13정보 주셔서 감사합니다
분명히 주어진 공식은 없습니다. 나는 수학책에서 t-검정을 처리하는 다양한 방법을 발견했습니다. 결과가 동일해야합니다.
JMP에서 계산된 데이터로 상자 그림을 그릴 수 있습니까? 그렇지 않으면 새 프로그램을 찾아야 합니다.
답: t-분포 계산, JMP 13동일 분산에 대한 t-테스트와 등분산에 대한 t-테스트를 비교할 수 있다는 점에서 t-테스트가 일치하지 않는 것 같습니다. JMP가 수행하는 작업에 대한 자세한 내용은 해당 문서에서 확인할 수 있습니다.
도움말==>도서==>기본 분석==>t-테스트 보고서
다음은 해당 문서에서 잘라내어 붙여넣은 것입니다.
t-테스트 보고서
참고: 이 옵션은 Means/Anova/Pooled t 옵션에만 적용 가능합니다.
t-검정에는 두 가지 유형이 있습니다.
• 등분산. 평균/분석/풀링된 t 옵션을 선택하면 t-검정 보고서가 나타납니다.
이 t-검정은 등분산을 가정합니다.
• 불평등한 분산. 빨간색 삼각형 메뉴에서 t-Test 옵션을 선택하면 t-Test
보고서가 나타납니다. 이 t-검정은 분산이 같지 않다고 가정합니다.
t-검정 보고서에는 다음 열이 포함됩니다.
t 테스트 플롯 null을 가정하여 평균 차이의 샘플링 분포를 표시합니다.
가설은 사실이다. 빨간색 수직선은 평균의 실제 차이입니다. 음영처리된
영역은 p-값에 해당합니다.
차이점 두 X 수준 간의 추정된 차이를 표시합니다. 플롯에서는
차이 값은 두 수준을 비교하는 빨간색 선으로 나타납니다.
표준 오류 차이 차이의 표준오차를 표시합니다.
상위 CL 차이 차이에 대한 신뢰 상한을 표시합니다.
CL 차이 감소 차이에 대한 신뢰 하한을 표시합니다.
신뢰 신뢰 수준(1-알파)을 표시합니다. 신뢰도 수준을 변경하려면 다음을 선택하세요.
플랫폼 빨간색 삼각형 메뉴의 Set Level 명령을 통해 새로운 알파 레벨을 생성할 수 있습니다.
t 비율 t-통계량의 값입니다.
DF t-검정에 사용된 자유도입니다.
문제 > |t| 양측 검정과 관련된 p-값입니다.
문제 > t 아래쪽 꼬리 테스트와 관련된 p-값입니다.
문제 < t 위쪽 꼬리 검정과 관련된 p-값입니다.
