Dispersion statistique des coordonnées XY<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Bonjour la communauté JMP,
Je travaille sur un projet et j'aimerais analyser des chaînes de données pour déterminer les différences statistiques dans les groupes de données de coordonnées XY. Plus précisément, j'aimerais pouvoir déterminer si la chaîne 1 est moins dispersée que la chaîne 2.
J'ai créé un jeu de données fictif (ci-joint) qui illustre le type de données que je cherche à analyser. De plus, j'ai joint un fichier qui illustre la méthodologie que j'aimerais explorer. Malheureusement, j'apprends toujours JMP Pro (j'ai JMP Pro 11.2) et je n'ai pas été en mesure de comprendre comment aborder cette analyse.
Toute aide serait grandement appréciée.
http://www.scs.org/pubs/jdms/vol5num1/Hurley1_Ver2.pdf (Méthode)
Données factices jointes.
Re : Dispersion statistique des coordonnées XYBonjour Benson,
Je ne sais pas exactement ce qui vous intéresse, mais je vais joindre une table de données JMP (BGC Mock Data 2.jmp) construite à partir de vos données fictives en empilant les colonnes X et Y.Le tableau contient quelques scripts.Voici ce qu'ils font :
Le script source (sélectionnez Modifier) montre comment la table de données a été construite.
Pour les scripts restants, sélectionnez Exécuter le script :
- Le test de dispersion X, Y pour chaque puce teste les scripts pour voir si les écarts X et Y ont des variances égales pour chaque puce. Aucun de ceux-ci ne montre une différence significative.Cependant, la taille des échantillons est petite et le test n'est pas très sensible.Pour obtenir l'analyse, sélectionnez Fit Y by X et entrez Y = Data, X = Label et Bullet dans la zone de texte By. Sélectionnez ensuite Variances inégales dans le menu du triangle rouge.
- Le script Test sur tous les groupes combine les données et effectue un test conjoint des différences de variance entre tous les groupes, défini comme une combinaison puce/coordonnée.Encore une fois, pas de différence significative, mais la taille des échantillons est petite. Pour obtenir l'analyse, sélectionnez Fit Y by X et entrez Y = Data, X = Group.
- Le script Test de l'écart type commun vous permet de tester la valeur hypothétique de l'écart type. Pour ce faire, dans le menu Distribution, sélectionnez Test Std Deviation et entrez votre propre valeur hypothétique.Cette approche suppose une valeur commune de la variance. L'article de Hurley fait l'hypothèse très forte d'une distribution normale circulaire pour décrire les points, ce qui implique que les variances sont égales.(C'est une hypothèse très forte, j'espère donc qu'elle est justifiée.Voir ci-dessous.Les variances pourraient également être égales sans l'hypothèse forte d'une normale circulaire.)
Maintenant, après avoir fait tout cela, veuillez consulter le tableau de données ci-joint BGC Mock Data 1.jmp.Exécutez le script.Il montre un nuage de points des coordonnées X et Y où les points sont colorés.Il y a une ellipse de densité pour chaque balle.Les ellipses suggéreraient que les points ne suivent pas une distribution normale circulaire.Pour mieux voir les points, sélectionnez Lignes > Couleur ou Marquer par colonne, sélectionnez Puce, cochez la case en regard de Créer une fenêtre avec légende, puis cliquez sur OK.Une fenêtre Légende apparaît.Cliquez sur les numéros de puces pour les voir mis en surbrillance dans le tracé.
J'espère que cela vous aide certains.
Marie
