Erstellen einer StichprobenverteilungIch möchte aus meinem Datensatz eine echte Stichprobenverteilung erstellen und bin mir nicht sicher, welche Formel(n) ich in JMP verwenden soll, um sie zu erstellen.Ich habe einen Bevölkerungsdatensatz von 10.000 und möchte eine Stichprobenverteilung mit n=100 erstellen, die dann zu 100 Stichprobenmittelwerten führen würde.Welche Formel verwende ich, um dies in JMP zu erstellen?
Betreff: Erstellen einer StichprobenverteilungDanke schön!! Ja, ich werde die zum JSL-Lernen vorgeschlagenen Schritte ausführen.Betreff: Erstellen einer StichprobenverteilungNachfolgend finden Sie eine einfache Modifikation des Skripts, mit dem ich zuvor geantwortet habe.Die folgende ist nur eine der Möglichkeiten, dieses Problem zu lösen.Wenn Sie in die Welt des JMP Scripting eintauchen möchten, müssen Sie den JMP Scripting Guide lesen, damit Sie mit dem Erlernen von JSL beginnen können.
names defalut to here( 1 );
dt = New Table( "test",
New Column( "BPN",
values(
{103.2, 100.3, 99.2, 103.6, 102.1, 100.6, 100.1, 99.6, 99, 102.6, 101.2, 97.6, 102.1,
100, 102.4, 101.7, 105.3, 103.7, 99.1, 103.1, 99.3, 99.2, 98.5, 101.7, 106.3, 97.8,
104.6, 102.9, 103.1, 101.8, 101.8, 99.9, 102, 100.6, 106.6, 100.6, 104.7, 98.4, 95.6,
103.2, 103.5, 101, 102.8, 100.5, 97, 104, 99.8, 103, 103.4, 101.6, 100.6, 101.9,
101.2, 99.7, 101.1, 101.1, 99.2, 104.9, 103.4, 106.4}
)
)
);
dtSamples = New Table( "Samples", New Column( "Sample Means" ) );
For( i = 1, i <= 10, i++, // change this line to produce as many subsets as you want
dt2 = dt << Subset( invisible, Sample Size( 3 ), Selected columns only( 0 ) );
dtSamples << add Rows( 1 );
dtSamples:Sample Means[N Rows( dtSamples )] = Col Mean( dt2:BPN );
Close( dt2, nosave );
);Betreff: Erstellen einer StichprobenverteilungDanke txnelson. Die Skriptausgabe stellt 10 Zufallsstichproben mit jeweils der Stichprobengröße 3 bereit. Wie vorgeschlagen, kann man die erforderliche Anzahl der Proben und/oder die Probengröße ändern. Das Skript ist auf eine erneute Stichprobe (oder eine zufällige Teilmenge der Stichprobengröße 3, 10 Mal) beschränkt.
Eigentlich bräuchte ich ein Skript, das eine Datentabelle mit dem Mittelwert der Stichprobengröße 3 bereitstellen kann, angeordnet in einer einzelnen Spalte für beispielsweise 10 Zufallsstichproben, die ich weiter verwenden würde, um die Wahrscheinlichkeit der Beobachtung unterschiedlicher Mittelwerte zu verstehen.Betreff: Erstellen einer StichprobenverteilungDie Subset-Plattform verfügt über eine integrierte Zufallsfunktion.Unten finden Sie ein einfaches Skript, das verwendet wird
Tabellen==>Teilmenge
um eine Zufallsstichprobendatentabelle mit 3 Zeilen zu generieren.Da es sich um eine For()-Schleife handelt, können Sie angeben, dass so viele Zufallsstichproben generiert werden sollen, wie Sie möchten
dt = New Table( "test",
New Column( "BPN",
values(
{103.2, 100.3, 99.2, 103.6, 102.1, 100.6, 100.1, 99.6, 99, 102.6,
101.2, 97.6, 102.1, 100, 102.4, 101.7, 105.3, 103.7, 99.1, 103.1,
99.3, 99.2, 98.5, 101.7, 106.3, 97.8, 104.6, 102.9, 103.1, 101.8,
101.8, 99.9, 102, 100.6, 106.6, 100.6, 104.7, 98.4, 95.6, 103.2,
103.5, 101, 102.8, 100.5, 97, 104, 99.8, 103, 103.4, 101.6, 100.6,
101.9, 101.2, 99.7, 101.1, 101.1, 99.2, 104.9, 103.4, 106.4}
)
)
);
For( i = 1, i <= 10, i++, // change this line to produce as many subsets as you want
dt << Subset( Sample Size( 3 ), Selected columns only( 0 ) )
);Betreff: Erstellen einer StichprobenverteilungHallo txnelson, Danke für das Skript zu Beispielmitteln. Ich bin neu bei JSL und benötige Ihre Hilfe, um das Skript zu korrigieren, das ich an meinen Daten ausprobiert habe. Datentabelle und Skript als Referenz beigefügt. Ich habe (basierend auf begrenztem Verständnis) einfach das von Ihnen gepostete Skript befolgt. Der beobachtete Abschlusstisch war jedoch leer. Bitte vorschlagen..
Ich bräuchte eine Abschlusstabelle mit einem Mittelwert von 100 Stichproben, jeweils aus 3 Stichproben, aus der Originaldatentabelle.
Datentabelle (Tabellenname: BPN) Enthält den BPN-Gehaltswert (in %) aus 60 einzelnen Einheiten/Fläschchen.
BPN
103.2
100,3
99,2
103,6
102.1
100,6
100.1
99,6
99
102,6
101.2
97,6
102.1
100
102.4
101,7
105.3
103,7
99,1
103.1
99,3
99,2
98,5
101,7
106.3
97,8
104,6
102.9
103.1
101,8
101,8
99,9
102
100,6
106,6
100,6
104,7
98,4
95,6
103.2
103,5
101
102,8
100,5
97
104
99,8
103
103.4
101,6
100,6
101.9
101.2
99,7
101.1
101.1
99,2
104.9
103.4
106,4
Skript: (bei geöffneter Datentabelle habe ich es mit dem folgenden Skript versucht)
dtMeans = New Table( "BPN Mean", New Column( "Sample"), New Column( "BPN 3 Sample Mean" ) );
dtMeans << add rows( 100 );
For( i = 1, i <= 60, i++,
dt2 = dt << Subset( unsichtbar, Stichprobengröße( 3), Spalten( : BPN ) );
dtMeans:Sample[i] = i;
dtMeans:BPN 3 Sample Mean[i] = Col Mean( dt2:BPN );
Close( dt2, nosave );
);
Danke!!Betreff: Erstellen einer StichprobenverteilungWenn Sie dann wirklich verrückt werden möchten und Zugriff auf schriftliche Transkriptionen von Anrufen (z. B. in einer TXT-Datei) UND JMP Pro haben, steht Ihnen eine ganze Welt der Textanalyse und der prädiktiven/explorativen Modellierungsarbeit zur Verfügung. Mit JMP Pro können Sie den Freiformtext von Agentengesprächen mithilfe einfacher Wort-/Phrasenzählungen bis hin zur latenten Klassenanalyse, Themenanalyse und latenten semantischen Analyse zur Erkundung analysieren. Von dort aus ist es zwischen der Dokumentbegriffsmatrix oder anderen Methoden zur Dimensionsreduktion nur ein kurzer Sprung zur Plattform der Generalisierten Regression und den Quantilregressionsfunktionen zur Modellierung von Text (oder seinen Surrogaten), um Zeitquantile für den Median oder beispielsweise das 95. Quantil zu kontaktieren. Jetzt haben Sie einen Zusammenhang zwischen Wörtern und Gesprächszeit! Und wenn Sie Kundenzufriedenheitswerte für ein Engagement haben, können Sie diese ebenfalls modellieren. Hier ist ein Link zu einer Mastering JMP-Veranstaltung, die einen Großteil dieses Arbeitsablaufs veranschaulicht:
https://www.jmp.com/en_us/events/ondemand/mastering-jmp/using_text_explorer_to_extend_analysis.html
Betreff: Erstellen einer StichprobenverteilungJa.
Wenn die Varianzen ungleich, aber die Fehler normalverteilt wären, könnten Sie die Welch-ANOVA verwenden, die JMP automatisch bereitstellt, wenn Sie im Menü der Oneway-Plattform (rotes Dreieck) die Option „Ungleiche Varianzen“ auswählen.
Soweit ich das beurteilen kann, ist Life Distribution in diesem Fall das richtige Tool.
Betreff: Erstellen einer StichprobenverteilungDanke – das hilft sehr. Es hilft mir auf jeden Fall bei dem, was ich versuche.Eine letzte Frage: Wenn die Varianzen gleich wären und die Grundgesamtheit normalverteilt wäre (oder meine Stichprobengröße ausreichend groß gewesen wäre), hätte ich wie in der Vergangenheit eine ANOVA verwenden können, richtig?Ich möchte nur sicherstellen, dass ich für den Job nicht das falsche Werkzeug verwende.
Betreff: Erstellen einer StichprobenverteilungMit den Profilern in Life Distribution können Sie mehr als den Mittelwert oder Median ermitteln. Sie können ein beliebiges Quantil (Zeit) oder eine beliebige Wahrscheinlichkeit schätzen.
Betreff: Erstellen einer StichprobenverteilungSie haben Recht, es gibt kein Analogon zu den Auswahlmöglichkeiten für Mehrfachvergleiche, wie sie auf der Oneway-Plattform zu finden sind.
Der Wilcoxon-Test ist ein Sammelindikator für jeden Unterschied. Es ist nicht spezifisch für einen Parameter wie den Mittelwert oder die Varianz. Die Handlung oben kann jedoch dabei helfen. Parallele Linien haben die gleiche Varianz oder den gleichen Maßstab. Versetzte Linien haben einen anderen Mittelwert oder eine andere Position. Wenn also ein Agent seine Anrufe durchweg schneller erledigt, verschiebt sich seine Kurve nach links.
Zum Vergleich stehen Ihnen auch die Parameterpunktschätzungen und Konfidenzintervalle für jede Gruppe (Agent) zur Verfügung, obwohl diese Informationen nicht mit einem Mehrfachvergleichstest identisch sind.
Sie können die Profiler auch verwenden, um Informationen zu jeder Gruppe zu extrahieren. Diese Antworten werden sowohl als Punktschätzung als auch als Intervallschätzung bereitgestellt.
Ich entschuldige mich nicht, sondern erkenne lediglich an, dass die Methodik hier aus dem Bereich der Zuverlässigkeitstechnik stammt. Dieselben Methoden wurden unabhängig voneinander bei der medizinischen Mortalität und Morbidität entdeckt. Die Terminologie bezieht sich daher auf diese Bereiche, die Methoden sind jedoch nicht weniger relevant. Es erfordert lediglich ein wenig Übersetzung. Manchmal ist auch eine Umkehrung der Ziele erforderlich. In Bezug auf die Zuverlässigkeit ist eine zunehmende Gefahrenfunktion schlecht. In Ihrem Fall ist es jedoch gut. Das bedeutet, dass die Wahrscheinlichkeit, dass ein Ereignis eintritt, größer ist. Aber in Ihrem Fall ist ein Ereignis kein Fehlschlag, sondern ein abgeschlossener Anruf.
Für Regressionsmodelle mit Time-to-Event-Daten gibt es analoge Methoden. Wenn Sie also Kovariaten hätten, könnten Sie diese lebenslang in das Modell einbeziehen und testen. Hier gibt es viel Flexibilität.
Betreff: Erstellen einer StichprobenverteilungSehr wahr und ein guter Kommentar. Normalerweise lege ich Wert darauf, sowohl die Mediane als auch die Streuung der Daten zu betrachten, um festzustellen, ob der Prozess unter Kontrolle ist.Danke für die Rückmeldung.
Betreff: Erstellen einer StichprobenverteilungDanke für die Ratschläge und Anleitungen.Ich habe diese Plattform noch nie genutzt, aber nachdem ich mehr darüber gelesen habe, sehe ich, wie nützlich sie in dieser Situation sein kann.Allerdings habe ich einige Schwierigkeiten, die Ausgabe zu lesen.Ich sehe beim Wilcoxon-Gruppenhomogenitätstest, dass der p-Wert <.0001 ist, also sind die Varianzen definitiv nicht homogen.Mit ANOVA betrachte ich normalerweise paarweise Vergleiche und kann vergleichen, aber ich habe Schwierigkeiten damit, den Weibull zu vergleichen.Wie Sie bereits erwähnt haben, kann ich die Güte der Anpassung unter „Verteilungen vergleichen“ visuell beurteilen. Gibt es jedoch eine Möglichkeit, den Unterschied statistisch zu bestimmen (z. B. den p-Wert), wie wir es mit der ANOVA tun?
Betreff: Erstellen einer StichprobenverteilungFügen Sie auch etwas hinzu @Mark_Bailey Nachdem ich die empfohlene Lösung gefunden habe, werde ich ein weiteres Problem einbringen. Wie wäre es, wenn Sie sich auf den Mittelwert (oder haben Sie stattdessen über den Median nachgedacht?) UND die Varianz/Spanne konzentrieren? Erinnern Sie sich an Jack Welchs berühmtes Zitat, in dem er paraphrasiert: „Kunden erleben selten den Mittelwert … sie spüren und erleben die Varianz.“ Wenn Ihr ultimatives Ziel also darin besteht, die DURCHSCHNITTLICHE Kontaktlänge zu verbessern oder konsistenter zu machen, empfehle ich Ihnen, auch über die Minimierung/Verringerung der Varianz nachzudenken, wenn Ihr ultimatives Ziel in einer verbesserten Kundenzufriedenheit durch Reduzierung der VARIANZ der Kontaktlänge besteht.
Betreff: Erstellen einer StichprobenverteilungJetzt verstehe ich. Die ANOVA geht davon aus, dass die Zufallsfehler normalverteilt sind. Verwenden wir also keine ANOVA!
Für all Ihre Probleme gibt es einen einfachen Weg. Zunächst einmal die Dauer des Gesprächs ist im Allgemeinen nicht normalverteilt. Es ist ein Maß für die Leben des Anrufs oder einfach Lebensdauer Daten. Im Allgemeinen ist es so Zeit für die Veranstaltung Daten (Ereignis ist Gesprächsende). Sie möchten verwenden Analysieren > Zuverlässigkeit und Überleben > Lebensverteilung anstelle von ANOVA. Wähle aus Gruppen vergleichen Registerkarte oben im Startdialog. Wählen Sie die Spalte mit der Länge der Anrufwerte aus und klicken Sie Y, Zeit bis zum Ereignis . Wählen Sie die Spalte mit den Werten aus, die die Agenten identifizieren, und klicken Sie auf Gruppierung . (Vorerst eine große Annahme, aber lasst uns loslegen: Alle Anrufe wurden abgeschlossen. Das heißt, keine der Beobachtungen über die Länge der Anrufe stellt unvollständige Anrufe dar. Diese Situation wird als Zensur bezeichnet. Wir können diesen Fall bei Bedarf später ordnungsgemäß bearbeiten.) Jetzt klicken Gehen .
Ich schlage vor, die zu verwenden Weibull Verteilungsmodell und Skalierung. Drücke den Kontrollkästchen vor Weibull und dem Radio knopf nach Weibull. Sie werden eine Menge Informationen zurückbekommen.
Erstens ist das Diagramm oben in „Verteilungen vergleichen“ hilfreich, um die Anpassungsgüte visuell zu beurteilen und Unterschiede zwischen Agenten zu beurteilen. Zweitens informiert Sie der Zusammenfassungsbericht über jeden Agenten. Öffnen und untersuchen Sie den Wilcoxon-Gruppen-Homogenitätstest. Es geht davon aus, dass die Verteilung aller Agenten gleich ist, ist jedoch von Bedeutung, wenn einige Agenten unterschiedlich sind. Drittens gibt es eine Registerkarte mit einer Analyse jedes Agenten. Jeder Bericht ist detailliert und spezifisch. Möglicherweise benötigen oder möchten Sie nicht alle Informationen.
Ich werde hier anhalten und sehen, ob wir in eine gute Richtung gehen und ob Sie weitere Fragen haben.
Betreff: Erstellen einer StichprobenverteilungHier ist eine Möglichkeit, die Beispielmittel zu erstellen.Wenn Sie die Tabellen speichern und verketten, anstatt sie zu löschen, könnten Sie die Proben tatsächlich für Analysen verwenden.
Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/semiconductor capability.jmp" );
dtMeans = New Table( "Final", New Column( "Sample" ), New Column( "NPN1 Mean" ) );
dtMeans << add rows( 100 );
For( i = 1, i <= 100, i++,
dt2 = dt << Subset( invisible, Sample Size( 100 ), columns( :NPN1 ) );
dtMeans:Sample[i] = i;
dtMeans:NPN1 Mean[i] = Col Mean( dt2:npn1 );
Close( dt2, nosave );
);
Betreff: Erstellen einer StichprobenverteilungNun, ich schätze, ich muss etwas zusätzliche Hintergrundinformationen dazu liefern.Ich möchte mir die verschiedenen Callcenter-Agenten ansehen und einen ANOVA-Test durchführen, um festzustellen, ob es statistisch signifikante Unterschiede in der durchschnittlichen Anrufdauer zwischen den Agenten gibt.Wenn Sie sich jedoch die Länge der Anrufdaten für jeden Agenten ansehen, sind die Datensätze nicht normalverteilt und ich verletze die Homogenität der Varianz, wenn ich die Sätze vergleiche.Wenn ich auf der Grundlage des zentralen Grenzwertsatzes eine Stichprobenverteilung für die 10.000 (ungefähren) Anrufe erstellt habe, die jeder Agent in diesem Monat mit n=100 durchgeführt hat, sollte diese normalverteilter sein.Ich habe auch darüber nachgedacht, einen Welch-T-Test für ungleiche Varianzen zu verwenden, war mir aber nicht sicher, ob das Problem dadurch vollständig gelöst werden würde.Ich weiß, dass es andere Möglichkeiten gibt, die Daten zu normalisieren, aber ich dachte auch, dass es nützlich wäre zu wissen, wie man Stichprobenverteilungen im Allgemeinen mit JMP durchführt.Möglicherweise gehe ich das falsch an, daher wäre jeder zusätzliche Rat großartig!
Betreff: Erstellen einer StichprobenverteilungIch habe gerade deinen ursprünglichen Beitrag noch einmal gelesen. Sie möchten einen Stichprobenmittelwert von Y berechnen, was auch immer diese Daten sein mögen? Berechnen Sie es einfach. Der Stichprobendurchschnitt ist immer noch der unvoreingenommene Schätzer für den Bevölkerungsmittelwert.
Wie hilft Ihnen die Stichprobenverteilung? Was würden Sie mit all den Schätzungen aus vielen Teilstichproben von N = 100 machen?
Was versuchen Sie außerdem zu tun, damit eine Normalverteilung angenommen wird?
Betreff: Erstellen einer StichprobenverteilungDanke für die Antwort.Ich habe also Bevölkerungsdaten von meinem Callcenter über die Dauer der Telefonanrufe im Laufe eines Monats und die Daten sind nicht normalverteilt.Mein Gedanke war, eine Zufallsstichprobe von n=100 pro Stichprobe durchzuführen, um eine Normalverteilung zu erstellen.Ich weiß, dass es andere Möglichkeiten gibt, dies zu tun, aber ich wollte verstehen, wie man das in JMP macht.Ich habe kein JMP Pro, daher ist dies aufgrund Ihres Textes unten möglicherweise nicht möglich.Macht das, was ich frage, mehr Sinn?
Betreff: Erstellen einer StichprobenverteilungZunächst einmal eine Stichprobenverteilung von was? Normalerweise stellen wir uns eine Stichprobenverteilung in Bezug auf eine Schätzung vor, beispielsweise den Stichprobendurchschnitt oder eine Steigung. Ist so etwas genau das, wonach Sie suchen? Wenn ja, welche Schätzung?
Zweitens geht die Stichprobenverteilung von einer Stichprobe mit Ersetzung aus. Bei Verwendung von Spaltenformeln wäre dieser Vorgang schwierig.
Drittens sind normalerweise viele Ziehungen erforderlich, um ein gutes Gefühl für die Stichprobenverteilung zu bekommen. Auch diese Iteration wäre bei Verwendung von Spaltenformeln schwierig.
Viertens: Haben Sie JMP Pro? Es gibt eine integrierte Bootstrapping-Funktion, die Ihre Daten erneut abtastet, um neue Schätzungen der Statistik zu erhalten. Ich kann mich nicht erinnern, ob Sie die Größe der Ziehung angeben können oder ob immer die ursprüngliche Stichprobengröße verwendet wird.
Ich denke, dass ein Skript notwendig sein könnte.
