Hallo,
Ich probiere Bayesian Bootstrapping aus und möchte es in JMP Pro machen. Eine der früheren Distibutionen, die ich verwenden möchte, ist Dirichlet. Ich dachte daran, den Spaltendatentyp Expression zu verwenden, um Vektoren der Gewichtungen zu speichern und die Zum Label Addin komprimieren um die eindeutigen Werte in der Spalte zu indizieren, damit ich weiß, welche Zeile / Spalte des Vektors die richtige Gewichtung enthält, die angewendet werden soll.
Ich kann Dirichlet-Vektoren mit dem R-Connector (unten) generieren, möchte dies aber in einer Formelspalte tun, damit ich die Bootstrap-Funktion in Pro nutzen kann. Irgendwelche Vorschläge?
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 );Kombinieren Sie diese Informationen mit Erweitern Sie das Add-In für Vektorspalten hat mir genau das gegeben, was ich brauchte. Vielen Dank.
Hi Stephen,
Sie können den folgenden Code in eine Spaltenformel einfügen, und es sollte sich ein Beispiel aus einem Dirichlet befinden. Ich empfehle Ihnen, sich vor der Verwendung davon zu überzeugen, dass es genau ist, da ich es nicht getestet habe. Ich habe es basierend auf geschrieben 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
Die Dirichlet-Verteilung ist in JMP nicht direkt verfügbar, in diesem Fall müssen Sie jedoch nicht R aufrufen. Sie können eine Spaltenformel erstellen, in der Sie die in JMP verfügbaren Funktionen verwenden. Siehe zum Beispiel " Was ist eine intuitive Erklärung der Dirichlet-Verteilung? " für mehr Informationen.
