Integrierte JMP-Analysewerkzeuge, die auf erhöhte Ausreißer hindeuten können?Hallo zusammen,
Ich habe kürzlich einen Vergleich der Testergebnisse (Test 1) unter verschiedenen Bedingungen durchgeführt, sagen wir die Bedingungen A, B, C und D für Halbleiterbauelemente.
Gibt es in JMP 13 integrierte Funktionen, mit denen ich einen statistischen Vergleich durchführen kann, um zu sehen, ob die Anzahl der Ausreißer für Test 1 für die Bedingungen A -> D gestiegen ist?
Vielen Dank,
Ann
Re: Alle integrierten JMP-Analysewerkzeuge, die auf erhöhte Ausreißer hindeuten können?Vielen Dank für die Vorschläge.
Ich habe tatsächlich an etwas gedacht / nach etwas gesucht, das mir einen Hinweis auf erhöhte Ausreißerhäufigkeit geben könnte, wenn ich die verschiedenen Testbedingungen für die Anzahl der Parameter verglich. Für den Mittelwertvergleich würde ich zum Beispiel wahrscheinlich das T-Verhältnis und den P-Wert als erste Gating-Creteria verwenden. Daher habe ich gerade an etwas Ähnliches gedacht, auf das ich bei der Überwachung der Frequenzleistung der Ausreißer zurückgreifen könnte.
Vielen Dank,
Ann
Re: Alle integrierten JMP-Analysewerkzeuge, die auf erhöhte Ausreißer hindeuten können?Nur um meinem Kollegen etwas hinzuzufügen @ Markbailey Ratschläge und Ratschläge, die durchaus Sinn machen ... Ich empfehle auch, nur die tatsächlichen Leistungsdaten zu zeichnen, wobei der Graph Builder als Ausgangspunkt dient. Vor allem, wenn Sie nach Ausreißern suchen ... Ein Bild kann Ihnen sagen, dass eine Menge maskiert oder visuell nicht erkennbar ist, wenn Sie einen Modellierungsansatz verwenden, der ganz allein ist.
Re: Alle integrierten JMP-Analysewerkzeuge, die auf erhöhte Ausreißer hindeuten können?Sie möchten testen, ob sich die Häufigkeit von Ausreißern signifikant geändert hat. Ich schlage vor, ein Poisson-Loglinear-Modell auszuprobieren.
Hinweis: Wenn die Größe der Stichprobe für jede Bedingung variiert, müssen Sie einen Versatz für das Modell erstellen. Dies muss das Protokoll der Stichprobengröße sein.
Wählen Sie Analysieren> Modell anpassen. Wählen Sie die Datenspalte mit den Ausreißerkennzeichen aus und klicken Sie auf Y. Wählen Sie die Datenspalte mit den Zustandsindikatoren aus und klicken Sie auf Hinzufügen. Klicken Sie auf Standard-Quadrate> Allgemeine lineare Modelle. Klicken Sie auf Verteilung> Poisson. Verwenden Sie die Standard-Link-Funktion (Protokoll). Wenn Sie einen Versatz verwenden müssen, wählen Sie diese Datenspalte aus und klicken Sie auf Versatz. Wählen Sie die Option für Überdispersion. Klicken Sie dann auf Ausführen.
Anhand der Ergebnisse können Sie feststellen, ob zwischen den Bedingungen ein erheblicher Unterschied besteht.
