XY 좌표의 통계적 분산<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />안녕하세요 JMP 커뮤니티,
나는 프로젝트에서 일하고 있으며 XY 좌표 데이터의 클러스터에서 통계적 차이를 결정하기 위해 데이터 문자열을 분석하려고합니다. 특히, 나는 문자열 1이 문자열 2보다 덜 분산되었는지를 판단 할 수 있기를 원합니다.
분석하고자하는 데이터 유형을 보여주는 모의 데이터 세트 (첨부)를 만들었습니다. 또한, 내가 탐구하고 싶은 방법론을 보여주는 파일을 첨부했습니다. 불행히도, 나는 여전히 JMP Pro (JMP Pro 11.2)를 배우고 있으며,이 분석을 다루는 방법을 알아 내지 못했습니다.
어떤 도움이라도 대단히 감사하겠습니다.
http://www.scs.org/pubs/jdms/vol5num1/Hurley1_Ver2.pdf (방법)
모의 데이터 첨부.
다시 : XY 좌표의 통계적 분산안녕 벤슨,
나는 당신이 무엇에 관심이 있는지 정확히 알지 못하지만 X와 Y 컬럼을 쌓아서 모의 데이터로부터 생성 된 JMP 데이터 테이블 (BGC Mock Data 2.jmp)을 첨부 할 것입니다. 이 표에는 몇 가지 스크립트가 포함되어 있습니다. 그들이하는 일은 다음과 같습니다.
소스 스크립트 (편집 선택)는 데이터 테이블이 어떻게 구성되었는지를 보여줍니다.
나머지 스크립트의 경우 스크립트 실행을 선택하십시오.
- 각 글 머리 기호 스크립트에 대한 X, Y 분산 테스트는 X 및 Y 편차가 각 글 머리 기호에 대해 균등 한 차이가 있는지 확인합니다. 이들 중 어느 것도 중요한 차이를 보이지 않습니다. 샘플 크기는 작지만 테스트는별로 민감하지 않습니다. 분석을 얻으려면 X로 Y를 맞춤을 선택하고 Y 텍스트, X = 레이블 및 글 머리 기호를 입력 텍스트 상자에 입력하십시오. 그런 다음 빨간색 삼각형 메뉴에서 불균등 분산을 선택하십시오.
- 모든 그룹 간 테스트 스크립트는 데이터를 결합하고 모든 그룹에서 총알 / 좌표 조합으로 정의 된 분산의 차이에 대한 공동 테스트를 수행합니다. 다시 큰 차이는 없지만 샘플 크기는 작습니다. 분석을 수행하려면 X로 Y를 선택하고 Y = 데이터, X = 그룹을 입력하십시오.
- Test of Common Standard Deviation 스크립트를 사용하면 표준 편차의 가설 값을 테스트 할 수 있습니다. 분포 메뉴에서이를 수행하려면 표준 편차 테스트를 선택하고 사용자가 가정 한 값을 입력하십시오. 이 접근법은 분산의 공통 값을 가정합니다. 헐리 (Hurley) 논문은 점을 설명하기 위해 원형 정규 분포를 매우 강하게 가정하며, 이는 분산이 동일 함을 의미합니다. (이것은 매우 강한 가정이므로, 그것이 구체화되기를 바랍니다. 아래를 참조하십시오. 순환 노멀의 강력한 가정없이 분산도 동일 할 수 있습니다.
자,이 모든 작업을 마친 후 첨부 된 데이터 테이블 BGC 모의 데이터 1.jmp를보십시오. 스크립트를 실행하십시오. 점이 착색 된 X 및 Y 좌표의 산점도를 보여줍니다. 각 탄환마다 밀도 타원이 있습니다. 타원은 점들이 순환 정규 분포를 따르지 않는다고 제안 할 것이다. 점을 더 잘 보려면 행> 색 또는 열로 표시를 선택하고 글 머리 기호를 선택한 다음 범례로 창 만들기 옆의 상자를 선택한 다음 확인을 클릭하십시오. 범례 창이 나타납니다. 글 머리 기호를 클릭하면 플롯에서 강조 표시됩니다.
이게 당신에게 도움이되기를 바랍니다.
마리
