標本分布の作成データセットから真の標本分布を作成したいのですが、それを作成するために JMP でどのような式を使用すればよいかわかりません。10,000 人の母集団データセットがあり、n=100 の標本分布を作成したいと考えています。これにより、標本平均値は 100 になります。JMP でこれを作成するにはどのような式を使用すればよいですか?
Re: 標本分布の作成ありがとう！！ はい、JSL の学習に関して提案されたことを実行します。Re: 標本分布の作成以下は、以前に回答したスクリプトを簡単に変更したものです。以下の方法は、これを解決する方法の 1 つにすぎません。JMP スクリプトの世界でプレイする場合は、JSL の学習を開始できるように、JMP スクリプト ガイドを読む必要があります。
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 );
);Re: 標本分布の作成ありがとうテキネルソン。 スクリプト出力は、サンプル サイズ 3 の 10 個のランダム サンプルを提供します。 示唆されているように、必要なサンプル数やサンプル サイズを変更できます。 スクリプトは再サンプリング (またはサンプル サイズ 3 のランダムなサブセット、10 回) に制限されています。
実際には、サンプル サイズ 3 の平均値をデータ テーブルに提供できるスクリプトが必要になります。これは、たとえば 10 個のランダム サンプルに対して 1 列に配置され、さまざまな平均値が観察される確率を理解するためにさらに使用します。Re: 標本分布の作成Subset プラットフォームにはランダム機能が組み込まれています。以下は、使用する簡単なスクリプトです。
テーブル==>サブセット
3 行のランダム サンプル データ テーブルを生成します。For() ループ内にあるため、必要なだけランダムなサンプルを生成するように指定できます。
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 ) )
);Re: 標本分布の作成こんにちは、txnelson、サンプル平均のスクリプトをありがとう。 私は JSL を初めて使用するので、データに対して試したスクリプトを修正するためにあなたの助けが必要です。 参照用にデータ テーブルとスクリプトを添付します。 私はあなたが投稿したスクリプトに（限られた理解に基づいて）従っただけです。 ただし、観察された最終的なテーブルは空白でした。 提案してください..
元のデータテーブルから、それぞれ3つのサンプルの100サンプル平均を含む最終テーブルが必要になります。
データテーブル (テーブル名: BPN) 60 個の個別ユニット/バイアルからの BPN 含有量値 (%) が含まれます。
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
スクリプト：（データテーブルを開いた状態で、以下のスクリプトを試しました）
dtMeans = 新しいテーブル( "BPN 平均", 新しい列 ( "サンプル" ), 新しい列 ( "BPN 3 サンプル平均" ) );
dtMeans << add rows( 100 );
For( i = 1、i <= 60、i++、
dt2 = dt << サブセット(非表示, サンプル サイズ( 3), 列( : BPN ) );
dtMeans:サンプル[i] = i;
dtMeans:BPN 3 サンプル平均[i] = Col Mean( dt2:BPN );
Close( dt2, nosave );
);
ありがとう！！Re: 標本分布の作成さらに、本格的にやりたい場合は、通話の文字起こし (たとえば .txt ファイル) と JMP Pro にアクセスできれば、テキスト分析と予測/探索モデリング作業の全世界をすぐに利用できます。 JMP Pro を使用すると、探索のための潜在クラス分析、トピック分析、潜在意味分析を含む単純な単語/フレーズのカウントを使用して、エージェントの会話の自由形式テキストを分析できます。 そこから、ドキュメント用語行列やその他の次元削減手法の間で、一般化回帰プラットフォームと、テキスト (またはそのサロゲート) をモデリングして、中央値、つまり 95 番目の分位点の接触時間分位点に変換する分位点回帰機能に少しジャンプします。 これで、単語と通話時間がリンクされました。 また、エンゲージメントに関する顧客満足度スコアがある場合は、それをモデル化することもできます。 このワークフローの多くを説明する Mastering JMP イベントへのリンクを次に示します。
https://www.jmp.com/en_us/events/ondemand/mastering-jmp/using_text_explorer_to_extend_analysis.html
Re: 標本分布の作成はい。
分散が等しくないが、誤差が正規分布している場合は、Welch ANOVA を使用できます。これは、Oneway プラットフォーム メニュー (赤い三角) から「不等分散」を選択すると、JMP が自動的に提供します。
私の知る限り、Life Distribution はこの場合に適切なツールです。
Re: 標本分布の作成ありがとう。これはとても役に立ちます。 それは私がやろうとしていることに間違いなく役立ちます。最後の質問です。分散が等しく、母集団が正規分布している場合 (またはサンプル サイズが十分に大きい場合)、これまでと同じように ANOVA を使用できますよね。仕事に間違ったツールを使用していないことを確認したいだけです。
Re: 標本分布の作成寿命分布のプロファイラーを使用すると、平均値や中央値以上のものを取得できます。 任意の分位数 (時間) または確率を推定できます。
Re: 標本分布の作成おっしゃるとおり、Oneway プラットフォームにあるような複数の比較の選択肢に類似したものはありません。
ウィルコクソン テストは、差異を示すオムニバス指標です。 平均や分散などの 1 つのパラメーターに固有のものではありません。 ただし、上部のプロットはそこに役立ちます。 平行線は同じ分散またはスケールを持ちます。 変位した線の平均または位置は異なります。 したがって、1 人のエージェントが常により早く通話を完了している場合、その曲線は左にシフトします。
また、比較のために各グループ (エージェント) のパラメーター点推定値と信頼区間も得られますが、その情報は多重比較検定と同じではありません。
プロファイラーを使用して、各グループに関する情報を抽出することもできます。 これらの回答は、点推定値と区間推定値の両方として提供されます。
私は謝罪しているのではなく、ここでの方法論が信頼性工学の分野から来たものであることを認識しているだけです。 同じ方法が医学的死亡率と罹患率でも個別に発見されました。 したがって、用語はこれらの分野に関連していますが、それでも方法は関連性があります。 少し翻訳が必要なだけです。 場合によっては、目標を逆転することも必要です。 信頼性の観点から言えば、ハザード関数が増加することは良くありません。 しかし、あなたの場合、それは良いことです。 つまり、イベントが発生する可能性が高くなります。 しかし、あなたの場合、イベントは失敗ではなく、完了した呼び出しです。
イベント発生までの時間データを使用した回帰モデルにも同様の方法があります。 したがって、共変量がある場合は、それをモデルに生涯にわたって含めてテストできます。 ここには柔軟性が非常にあります。
Re: 標本分布の作成非常に真実で、良いコメントです。 私は通常、プロセスが制御されているかどうかを判断するために、中央値とデータの広がりの両方を確認するようにしています。フィードバックをお寄せいただきありがとうございます。
Re: 標本分布の作成アドバイスと指示をありがとう。私はこのプラットフォームを使用したことがありませんが、詳しく読んだ後、この状況で非常に役立つことがわかりました。ただし、出力を読み取るのが少し困難です。ウィルコクソン群均一性検定では、p 値が <.0001 であるため、分散は明らかに均一ではないことがわかります。ANOVA では通常、ペアごとの比較を見て比較することができますが、ワイブルをどのように比較するかで苦労しています。おっしゃるとおり、「分布の比較」で適合度を視覚的に評価できますが、ANOVA のように差 (p 値など) を統計的に決定する方法はありますか?
Re: 標本分布の作成ちょっと追加しすぎ@Mark_Baileyが推奨する解決策ですが、別の問題を投げます。 平均値 (または代わりに中央値について考えたことはありますか?) と分散/広がりに焦点を当てるのはどうでしょうか? ジャック・ウェルチの有名な言葉を思い出してください。「顧客は平均値を経験することはめったにありません...彼らは差異を感じ、経験します。」 したがって、最終的な目標が平均コンタクト長を改善またはより安定させることである場合、最終的な目標がコンタクト長の分散を短縮することで顧客満足度を向上させることである場合は、分散の最小化/削減についても検討することをお勧めします。
Re: 標本分布の作成今分かります。 ANOVA は、ランダム誤差が正規分布していると仮定します。 したがって、ANOVA は使用しないでください。
すべての問題を回避する簡単な方法があります。 まず第一に、通話時間の長さ一般に正規分布ではありません。 の目安です人生通話中または単に一生データ。 より一般的に言えば、イベントまでの時間データ（イベントは通話終了）。 使いたい分析する>信頼性と生存性>寿命分布分散分析の代わりに。 を選択グループの比較起動ダイアログの上部にあるタブをクリックします。 コール値の長さを含む列を選択し、 Y、イベントまでの時間。 エージェントを識別する値が含まれる列を選択し、グループ化。 (今のところ大きな仮定ですが、話を進めましょう。すべての通話が完了しました。 つまり、コール観測の長さはいずれも不完全なコールを表しません。 この状況は検閲として知られています。 必要に応じて、後でそのケースに適切に対処できます。) ここでクリックします。行く。
を使用することをお勧めしますワイブル分散モデルとスケーリング。 クリックチェックボックスワイブルとラジオボタンワイブルの後。 たくさんの情報が返ってくるでしょう。
まず、「分布の比較」の上部にあるプロットは、適合度を視覚的に評価し、エージェント間の差異を評価するのに役立ちます。 次に、概要レポートによって各エージェントについての情報が得られます。 ウィルコクソン群均一性検定を開いて調べます。 すべてのエージェントの分布が同じであると想定していますが、いずれかのエージェントが異なる場合は重要です。 3 番目に、各エージェントの分析を含むタブがあります。 各レポートは詳細かつ具体的です。 すべての情報が必要ではない、または必要ない場合もあります。
ここで立ち止まって、私たちが良い方向に進んでいるかどうか、そしてさらに質問があるかどうかを確認します。
Re: 標本分布の作成ここではサンプル平均値を作成する 1 つの方法を示します。テーブルを削除するのではなく、保存して連結した場合は、実際にサンプルを使用して分析を行うことができます。
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 );
);
Re: 標本分布の作成そうですね、これについてはもう少し追加の背景を説明する必要があると思います。ここで私がやりたいのは、さまざまなコールセンターのエージェントを調べて、ANOVA テストを実行して、エージェント間の平均通話時間に統計的に有意な差があるかどうかを判断することです。ただし、各エージェントの通話データの長さを見ると、データセットは正規分布しておらず、セットを比較すると分散の均一性に違反しています。中心極限定理に基づいて、各エージェントがその月に実行した 10,000 (概算) コールのサンプリング分布を n=100 で実行すると、より正規分布になるはずです。不等分散に対してウェルチの t 検定を使用することも検討しましたが、これで問題が完全に解決されるかどうかはわかりませんでした。データを正規化する他の方法があることは知っていますが、JMP を使用して一般にサンプリング分布を実行する方法を知っておくと役立つだろうとも思いました。私はこれについて間違った方法を行っている可能性があるので、追加のアドバイスがあれば幸いです。
Re: 標本分布の作成元の投稿をもう一度読みました。 データが何であれ、Y の標本平均を計算したいと考えていますか? ただ計算してください。 標本平均は依然として母平均の不偏推定量です。
標本分布はどのように役立ちますか? N = 100 の多くのサブサンプルからのすべての推定値をどうするでしょうか?
また、正規分布を仮定するようなことは何をしようとしているのでしょうか？
Re: 標本分布の作成ご返信ありがとうございます。そこで、コールセンターから 1 か月間の通話時間に関する人口データを入手しましたが、このデータは正規分布していません。私の考えは、正規分布を作成するのに役立つ、サンプルあたり n=100 のランダム サンプリングを実行することでした。これを行うには他の方法があることは知っていますが、JMP でこれを行う方法を理解したいと思いました。私は JMP Pro を持っていないので、以下の文章から判断するとこれは不可能かもしれません。これは私が尋ねていることの意味をもっと理解していますか？
Re: 標本分布の作成まず、標本分布は何でしょうか? 私たちは通常、標本平均や傾きなどの推定値を基準にして標本分布を考えます。 あなたが求めているのは何かですか？ もしそうなら、どのような見積もりですか?
2番目に、標本分布は復元抽出を前提としています。 列式を使用すると、この操作は困難になります。
3 番目に、標本分布を適切に把握するには通常、何度も描画を行う必要があります。 繰り返しになりますが、この反復は列式を使用すると困難になります。
4 番目に、JMP Pro はありますか? データを再サンプリングして統計の新しい推定値を取得するブートストラップ機能が組み込まれています。 描画のサイズを指定できるのか、それとも常に元のサンプル サイズが使用されるのか思い出せません。
おそらくスクリプトが必要になると思います。
