<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hallo JMP-Community,
Ich arbeite an einem Projekt und möchte Datenketten analysieren, um statistische Unterschiede in Clustern von XY-Koordinatendaten zu ermitteln. Insbesondere möchte ich feststellen können, ob Zeichenfolge 1 weniger verteilt ist als Zeichenfolge 2.
Ich habe einen Scheindatensatz (im Anhang) erstellt, der die Art der Daten veranschaulicht, die ich analysieren möchte. Zusätzlich habe ich eine Datei angehängt, die die Methodik veranschaulicht, die ich untersuchen möchte. Leider lerne ich immer noch JMP Pro (ich habe JMP Pro 11.2) und konnte nicht herausfinden, wie ich diese Analyse angehen soll.
Jede Hilfe wäre sehr willkommen.
http://www.scs.org/pubs/jdms/vol5num1/Hurley1_Ver2.pdf (Methode)
Scheindaten anbei.
Hallo Benson,
Ich bin mir nicht ganz sicher, woran Sie interessiert sind, aber ich werde eine JMP-Datentabelle (BGC Mock Data 2.jmp) anhängen, die aus Ihren Scheindaten erstellt wird, indem die X- und Y-Spalten gestapelt werden.Die Tabelle enthält einige Skripte.Hier ist, was sie tun:
Das Quellskript (wählen Sie Bearbeiten) zeigt, wie die Datentabelle erstellt wurde.
Wählen Sie für die verbleibenden Skripts Run Script:
- Das Skript „Test of X, Y Dispersion for Each Bullet“ testet, ob die X- und Y-Abweichungen für jedes Geschoss gleiche Varianzen aufweisen. Keines davon zeigt einen signifikanten Unterschied.Die Stichprobenumfänge sind jedoch klein, und der Test ist nicht sehr empfindlich.Um die Analyse zu erhalten, wählen Sie Y nach X anpassen und geben Sie Y = Daten, X = Bezeichnung und Aufzählungszeichen in das Textfeld Nach ein. Wählen Sie dann Ungleiche Varianzen aus dem roten Dreiecksmenü.
- Das Skript „Test Across All Groups“ kombiniert die Daten und führt einen gemeinsamen Test auf Varianzunterschiede über alle Gruppen hinweg durch, die als Aufzählungszeichen/Koordinaten-Kombination definiert sind.Auch hier kein signifikanter Unterschied, aber die Stichprobenumfänge sind klein. Um die Analyse zu erhalten, wählen Sie Y nach X anpassen und geben Sie Y = Daten, X = Gruppe ein.
- Mit dem Skript „Test der gemeinsamen Standardabweichung“ können Sie den hypothetischen Wert der Standardabweichung testen. Wählen Sie dazu im Menü „Distribution“ die Option „Test Std Deviation“ und geben Sie Ihren eigenen hypothetischen Wert ein.Dieser Ansatz geht von einem gemeinsamen Wert der Varianz aus. Das Hurley-Papier geht sehr stark von einer kreisförmigen Normalverteilung aus, um die Punkte zu beschreiben, und dies impliziert, dass die Varianzen gleich sind.(Dies ist eine sehr starke Annahme, also hoffe ich, dass sie erhärtet wird.Siehe unten.Die Varianzen könnten auch ohne die starke Annahme einer kreisförmigen Normalen gleich sein.)
Nachdem Sie dies alles getan haben, sehen Sie sich bitte die beigefügte Datentabelle BGC Mock Data 1.jmp an.Führen Sie das Skript aus.Es zeigt ein Streudiagramm der X- und Y-Koordinaten, wobei die Punkte farbig sind.Für jede Kugel gibt es eine Dichteellipse.Die Ellipsen würden darauf hindeuten, dass die Punkte keiner kreisförmigen Normalverteilung folgen.Um die Punkte besser zu sehen, wählen Sie „Zeilen“ > „Farbe“ oder „Nach Spalte markieren“, wählen Sie „Aufzählungszeichen“, aktivieren Sie das Kontrollkästchen neben „Fenster mit Legende erstellen“ und klicken Sie auf „OK“.Ein Legendenfenster wird angezeigt.Klicken Sie auf die Aufzählungszeichen, um sie im Diagramm hervorgehoben anzuzeigen.
Ich hoffe, das hilft dir etwas.
Marie
