Qualche strumento di analisi JMP integrato che può aiutare a indicare che ci sono stati aumenti di valori anomali?Ciao a tutti,
Di recente sto confrontando il risultato del test (test 1) da condizioni diverse, diciamo le condizioni A, B, C e D per i dispositivi a semiconduttore.
Esiste in JMP 13 funzionalità integrate che posso utilizzare per fare un confronto statistico per vedere se c'è stato un aumento nel numero di valori anomali per il test 1 per le condizioni A -> D?
Grazie,
Ann Ann
Ri: Qualche strumento di analisi JMP integrato che può aiutare a indicare che ci sono stati aumenti di valori anomali?Grazie mille per le proposte.
Stavo davvero pensando / alla ricerca di qualcosa che potrebbe darmi un'indicazione dell'aumentata frequenza dei valori anomali dopo aver fatto il mio confronto tra le diverse condizioni di test per i parametri numerori. Ad esempio, per confronto diretto, il mio primo gating creteria sarebbe probabilmente il rapporto T e il valore P. Pertanto, stavo solo pensando di avere qualcosa di simile che potrei basarmi per monitorare le prestazioni di frequenza dei valori anomali.
Grazie,
Ann Ann
Ri: Qualche strumento di analisi JMP integrato che può aiutare a indicare che ci sono stati aumenti di valori anomali?Solo per aggiungere un po 'al mio collega @markbailey Il consiglio e il consiglio che ha perfettamente senso ... Raccomando anche solo di tracciare i dati effettivi sulle prestazioni usando say Graph Builder come punto di partenza. Soprattutto se stai cercando valori anomali ... una foto può dirti che potrebbe essere mascherato o non visivamente evidente usando un approccio di modellazione tutto da solo.
Ri: Qualche strumento di analisi JMP integrato che può aiutare a indicare che ci sono stati aumenti di valori anomali?Vuoi testare se c'è un cambiamento significativo nella frequenza dei valori anomali. Suggerisco di provare un modello loglinare di Poisson.
Nota: se la dimensione del campione per ogni condizione varia, è necessario creare un offset per il modello. Questo deve essere il log della dimensione del campione.
Seleziona Analizza> Adatta modello. Selezionare la colonna di dati con gli indicatori dei valori anomali e fare clic su Y. Selezionare la colonna di dati con gli indicatori di condizione e fare clic su Aggiungi. Fai clic su Minimi quadrati standard> Modelli lineari generalizzati. Fai clic su Distribuzione> Poisson. Utilizzare la funzione di collegamento predefinita (registro). Se è necessario utilizzare un offset, selezionare questa colonna di dati e fare clic su Offset. Seleziona l'opzione per Overdispersion. Quindi fare clic su Esegui.
I risultati dovrebbero aiutare a determinare se c'è una differenza significativa tra le condizioni.
