데이터를 재 코드화하여 탐지 수준 / Quantitation 수준 고려 방법<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />나는 아직도 JMP에 대해 조금 배우는 중이지만 생산량이 산소 수준 인 모델을 만들었습니다. 내 계기는 정확한 수치 (수 백 퍼센트까지)를 주었지만 정확도가이 수준에서 적절하지 않다고 판단하여 설정된 임계 값보다 작은 모든 값에 대해 데이터를 다시 코딩하고 싶습니다. 대부분의 데이터는 실제로이 임계 값 아래로 떨어집니다.
이 데이터의 지속적인 특성을 잃지 않도록 어떻게 접근해야합니까? 제목 : Re : 감지 수준 / Quantitation 수준 고려해야 할 데이터를 recode하는 방법
Analyze> Fit Model> Personality : Parametric Survival에서 모델링을 수행하십시오. 어떤 열에 검열 지표 값이 포함되어 있는지를 나타내는 대화 상자가 추가됩니다. 분포 유형을 Normal (기본값은 Weibull이라고 생각합니다)로 선택할 수 있습니다. 잔차를 검사하여 선택한 분포가 적절한 지 확인하십시오. 이 서바이벌 배포본에 익숙하지 않다면 JMP 지원 부서에 연락하겠습니다.
제목 : Re : 감지 수준 / Quantitation 수준 고려해야 할 데이터를 recode하는 방법고맙습니다. 매우 도움이됩니다.
그런 다음 모델을 작성하거나 모델에이 데이터를 적용하려고 할 때 해당 기능을 어떻게 포팅해야합니까?
제목 : Re : 감지 수준 / Quantitation 수준 고려해야 할 데이터를 recode하는 방법Qualtiy 및 Reliability 플랫폼에서 처리 할 수있는 데이터가 있습니다.
http://www.jmp.com/academic/pdf/learning/10_distribution_fitting.pdf
