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¿Es posible calcular distribuciones e intervalos de confianza en matrices?

Todos,
Estoy buscando para calcular los intervalos de confianza de algunos datos. Soy consciente de que es posible lograr esto usando lo siguiente: 

 

// Gets me what I want 
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
Obj = dt << Distribution( Column( :Age, :Weight ) );
Obj << Confidence Interval(0.95);

// How to achieve using matrix
Mat = dt << Get As Matrix; 
Obj = Distribution(Mat[0,1]) << Confidence Interval(0.95);

     Lo anterior se vuelve especialmente difícil si quisiera hacer esto en grupos, supongamos que tengo que agrupar por edad. Cualquier orientación es apreciada. 

Re: ¿Es posible calcular distribuciones e intervalos de confianza en matrices?

No haría manipulación de matrices, haría algo como esto,

 

dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
Obj = dt << Distribution( Column( :height, :weight ), by(:sex), "Invisible" );
Obj << Confidence Interval(0.95);
Report(Obj[1])["Confidence Intervals"][TableBox(1)] << make combined data table;
Obj << close window;

Puede realizar funciones de matriz, pero requeriría encontrar todas las únicas por grupos (edad o sexo) y luego indexar las matrices.  Hay una función CDF de matriz que puede ser de interés.  El siguiente script es un FYI y no se recomienda, pero aquí están las fórmulas. La matriz resultante no tiene la por grupos o qué variable. Recomiendo el método anterior.

 

Mat = dt << Get As Matrix; 
//Obj = Distribution(Mat[0,1]) << Confidence Interval(0.95);



/* CDF function */
/* only one column at a time get weight*/
{Quant, CumProb} = CDF( Mat[0,3] ); 

mxb = V Mean(Mat);
msd = V Std(Mat);
mdf = V Sum( !IsMissing(Mat) ) -1;

xb_lci = mxb - msd:/sqrt(mdf+1) :* tquantile(0.975,mdf);
xb_uci = mxb + msd:/sqrt(mdf+1) :* tquantile(0.975,mdf);

sd_lci =  msd :* sqrt( mdf :/ ChiSquareQuantile(0.975,mdf)); 
sd_uci =  msd :* sqrt( mdf :/ ChiSquareQuantile(0.025, mdf));

show(Quant, CumProb, mxb[3], msd[3], xb_lci[3], xb_uci[3], sd_lci[3], sd_uci[3]);