jmp 13.2.1 OutlinersCiao a tutti,
Uso il programma JMP per eseguire statistiche sui risultati di prova e ho pensato se fosse possibile impostare gli intervalli all'interno di un programma stat, ad esempio perché ho poche ripetizioni per ogni traetment, presumo che potrei avere una gamma più ampia di risultati da penna a penna e un minor numero di repliche per ottenere un valore medio e statistico, quindi se ho una penna con un rapporto di conversione dell'alimentazione molto alto (FCR), ad esempio non è un outlier su JMP, distorgerà i risultati più e ridurre la mia significatività statistica - quindi mi chiedevo se dovessi abbassare la gamma FCR in modo che questo sarebbe quindi considerato un valore anomalo e quindi potrei escluderlo dai risultati? So che questo ridurrebbe ulteriormente i miei ripetizioni ma potrebbero essere più fedeli al risultato reale? Per favore fatemi sapere se posso impostare qualsiasi intervallo in JMP e come farlo.
Molte grazie in anticipo
Re: jmp 13.2.1 OutlinersMila:
La questione dell'identificazione anomala è allo stesso tempo facile, cioè, usando alcuni criteri, imposta un valore numerico (s) per basso e alto se necessario, e poi se un'osservazione non rientra nei valori, per definizione il valore è un valore anomalo. La sfida è impostare i valori. Esistono vari costrutti basati su numeri che possono essere utilizzati. JMP ha diversi, come un approccio quantile e metodi multivariati.
Ma la vera domanda che chiedo è una questione di praticità e competenza nel dominio ... non uno dei metodi statistici. Dato che stai usando i dati per fare inferenze statistiche, in modo selettivo NON includere alcune osservazioni dovrebbe avere qualche valido motivo pratico per l'esclusione, non solo un semplice, 'oh il valore è oltre un intervallo ... quindi lo elimineremo.' Ad esempio, "Oh, sappiamo che il sistema di misurazione non è riuscito quando è stato misurato quell'oggetto specifico ... abbiamo una causa assegnabile, quindi è logico escludere l'osservazione". Ma se stai solo cancellando osservazioni che vanno oltre un certo intervallo di valori solo per questa ragione ... questo potrebbe portare a, e ti prendo atto che non ti sto accusando di ciò, fino a includere la frode dei dati in modo da ottenere un risultato perduto.
Re: jmp 13.2.1 OutlinersNon voglio manipolare i dati e questa non è la mia intenzione, anche se sarebbe utile verificare quale sarebbe il risultato complessivo con e senza valori anomali e vedere ha un impatto sulla conclusione generale.
Di certo c'è una grande variabilità nei dati e sto pensando a come gestire questo "rumore".
Mi piacerebbe essere in grado di guardare i risultati da diverse "perspictive" usando JMP ..
Re: jmp 13.2.1 OutlinersJMP lo rende facile nascondere ed escludere righe e vedere l'impatto numericamente e graficamente.
Ma anche se i meccanismi di questo sono facili, come @P_Bartell sottolinea, l'interpretazione del fatto che una determinata riga sia un "valore anomalo" non è, almeno non sempre.
Se non lo conosci, potresti anche guardare il filtro dati locale.
