<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Sto ancora imparando un po 'su JMP, ma ho creato un modello in cui l'output era a livello di ossigeno. La mia strumentazione mi ha dato un numero preciso (fino al centinaia di percento), ma abbiamo determinato che la precisione non è appropriata a questi livelli, quindi vorrei ricodificare i dati per tutti i valori inferiori alla soglia impostata. La maggior parte dei dati effettivamente scende al di sotto di questo valore soglia.
Come dovrei approcciarlo in modo da non perdere la natura continua di questi dati? C'è un modo in cui posso ricodificare la colonna per mostrare i valori in Ri: Come ricodificare i dati per prendere in considerazione il Livello di Rilevazione / Livello di Quantizzazione
Esegui la modellazione in Analizza> Adatta modello> Personalità: Sopravvivenza parametrica - aggiungerà una finestra di dialogo per indicare quale colonna contiene i valori dell'indicatore di censura. Puoi scegliere il tipo di distribuzione come Normale (penso che sia predefinito per Weibull) - esamina i tuoi residui per vedere se la tua distribuzione selezionata è appropriata. Se non conosci queste distribuzioni di Survival, mi metterei in contatto con l'assistenza JMP.
Grazie. Questo è molto utile.
Come faccio quindi a portare quella caratteristica quando costruisco un modello o cerco di adattare un modello con questi dati?
Avete dati che possono essere gestiti nella piattaforma Qualtiy e Affidabilità. I tuoi
http://www.jmp.com/academic/pdf/learning/10_distribution_fitting.pdf
