<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Ich lerne noch ein wenig über JMP, aber ich habe ein Modell erstellt, bei dem der Sauerstoffgehalt ausgegeben wurde. Mein Instrumentarium gab mir eine genaue Zahl (bis zu Hunderten von Prozent), aber wir haben festgestellt, dass die Genauigkeit auf diesen Ebenen nicht angemessen ist. Daher möchte ich die Daten für alle Werte neu codieren, die unter dem festgelegten Schwellenwert liegen. Die meisten Daten unterschreiten tatsächlich diesen Schwellenwert.
Wie soll ich das angehen, damit ich die Dauerhaftigkeit dieser Daten nicht verliere? Gibt es eine Möglichkeit, wie ich die Spalte umkodieren kann, um die Werte bei Re: Wie werden Daten umkodiert, um den Erkennungsgrad / Quantifizierungsgrad zu berücksichtigen?
Führen Sie Ihre Modellierung in Analyze> Fit Model> Personality: Parametric Survival durch. Es wird ein Dialogfeld hinzugefügt, in dem angegeben ist, in welcher Spalte die Zensurindikatorwerte enthalten sind. Sie können den Verteilungstyp als "Normal" auswählen (ich denke, der Standardwert ist "Weibull"). Überprüfen Sie Ihre Residuen, um zu sehen, ob Ihre ausgewählte Verteilung geeignet ist. Wenn Sie mit diesen Survival-Distributionen nicht vertraut sind, würde ich mich an den JMP-Support wenden.
Vielen Dank. Das ist sehr hilfreich.
Wie portiere ich diese Funktion dann, wenn Sie ein Modell erstellen oder versuchen, ein Modell an diese Daten anzupassen?
Sie verfügen über Daten, die auf der Plattform für Qualität und Zuverlässigkeit verarbeitet werden können. Ihre
http://www.jmp.com/academic/pdf/learning/10_distribution_fitting.pdf
