Salut,
J'essaie un peu d'amorçage bayésien et j'aimerais le faire dans JMP Pro. Une des distributions précédentes que je voudrais utiliser est Dirichlet. Je pensais utiliser le type de données de colonne Expression pour contenir les vecteurs des poids et utiliser le Compress to Label Addin d'indexer les valeurs uniques dans la colonne pour que je sache quelle ligne / colonne du vecteur contient le poids correct à appliquer.
Je peux générer des vecteurs Dirichlet à l'aide du connecteur R (ci-dessous), mais j'aimerais le faire dans une colonne de formule afin de pouvoir tirer parti de la fonctionnalité Bootstrap dans Pro. Aucune suggestion?
Names Default To Here( 1 );
R Init();
//input list, outputlist, Rcode
rc = R Execute(
{nSamples,pollResult},
{x},
"
library (DirichletReg)
x <- rdirichlet(nSamples, c(728,584,138))"
);
Wait( 3 );
//get dataframe from R
resultMatrix = R Get(x);
//close connection
R Term();
//export results
dt = As Table( resultMatrix );En combinant ces informations avec Expand Vector Column Add-in m'a donné exactement ce dont j'avais besoin. Merci.
Salut Stephen,
Vous pouvez coller le code ci-dessous dans une formule de colonne et il devrait échantillonner à partir d'un Dirichlet. Je vous recommanderais de vous convaincre que c'est exact avant de l'utiliser, car je ne l'ai pas testé. Je l'ai écrit à partir de https://en.wikipedia.org/wiki/Dirichlet_distribution#Random_number_generation
alpha = [1 2 3 4 5];
gams = Random Gamma(alpha)`;
gams/sum(gams); // values sampled from dirichlet with concentration parameters alpha
Milo
La distribution Dirichlet n'est pas disponible directement dans JMP, mais vous n'avez pas besoin d'appeler R dans ce cas. Vous pouvez créer une formule de colonne dans laquelle vous utilisez les fonctions disponibles dans JMP. Voir par exemple " Qu'est-ce qu'une explication intuitive de la distribution de Dirichlet? " pour plus d'informations.
