分布を変換して値の広がりを強調するJMP コミュニティの皆様
マシン情報: W7 Enterprise 64 ビット、JMP Pro 14.1.0
データの列を変換して、ビニング範囲内の値の分布を強調表示することに興味があります。 元のデータは整数であり、多かれ少なかれ正規分布しています (下記の Y3 分布を参照) が、ビン範囲内のデータを取得して分散して、より適切にキャプチャできるようにデータを変換したいと考えています。ビン内のデータ範囲 (Y2 分布を参照)。 私がやろうとしていることを説明するためにいくつかの画像を含めています。これらはリンクを示す人工的な画像であり、望ましい結果を示すためにそこにあるだけです。
どちらも実際にはデータを十分に分散させることができないため、「中央化」または「標準化」変換を実行するほど簡単なことではないと思います (画像内の強調表示された部分を参照)。 ボックスコックスやログ変換も同様です。 おそらくそれは複数の変換を必要とするものでしょうか？
ご提案をお待ちしております。
ありがとう！、
DS
Re: 値の広がりを強調するための分布の変換こんにちは@txnelsonそして@Dan_Obermiller 、
あなたの提案は非常に役に立ち、これが私が進むべき方向であると信じています。
ただし、少し変更する必要があるかもしれないと考えています。 元のデータの分布を最大限に保存するために、あなたが提案したようなことをしようと考えていますが、代わりに通常の混合関数を使用します。 として@txnelson指摘されたように、私は基本的に、データの整数プロパティを段階的 CDF として示す CDF を取得し、それを連続関数に変換しようとしています。
正規の 3 混合近似の位置、分散、確率の値を (配布プラットフォームの連続近似オプションから) 取得し、それらを正規混合関数へのベクトル入力として使用できますが、これが正しいかどうかはわかりません。が適切です。 たとえば、元のデータ、その標準化されたバージョン、または中央に配置されたバージョンのどれを使用すべきかわかりません。すべてのバージョンで、通常の 3 つの混合が最適となりますが、分散と位置が異なります (確率はすべて同じで、これはそれほど驚くべきことではありません)。
最終的には、最終的な分布を取得してロジスト関数にフィードし、イベントの確率を Yes/No として取得し、Yes/No ロジスト関数の IfMax を評価できるようにする必要があります (レベルが多すぎます)。列を使用して利益マトリックスをデータに割り当てます)。
データを分析するための最適なアプローチを検討するのに役立つフィードバックとご意見をいただきありがとうございます。
DS
Re: 値の広がりを強調するための分布の変換やるべきことは、JMP の機能を使用して、希望するデザインの独自のグラフを生成することのようです。これには JSL を使用します。
そしてはい、次を使用して特定の分布の確率を取得できます。関心のある分布に対する Normal Distribution() 関数または xxx Distribution() 関数。以下は Normal Distribution() 関数の例です。
Names Default To Here( 1 );
New Window( "Example: Normal Distribution",
y = Graph Box(
Y Scale( 0, 1 ),
X Scale( -4, 4 ),
XName( "q" ),
Pen Color( "red" );
Y Function( Normal Distribution( q ), q );
)
);
Re: 値の広がりを強調するための分布の変換あなたがやりたいことを実現するための「最善の」方法はないと思います。 変動性を*追加*しているため、いくつかの仮定を立てる必要があります。 たとえば、値が 65 であるとします。 65 が「正しい」と想定する必要がありますが、測定誤差 (または報告の四捨五入など) のため、これ以上の精度は得られません。 これを実現する 1 つの方法は、平均が 0、標準偏差が約 0.33 の確率正規変数の列を作成することです。 次に、この乱数の列を整数値に追加します。 これにより、整数が連続スケールに「変換」されます。 3*.33 は 1 であるため、標準偏差 0.33 を使用しました。したがって、およそ -1 から +1 までの間の数値が加算されるはずです。 したがって、それでも整数値にかなり近いはずです。
概念実証として、X という名前の 100 個の整数の列を作成しました。 RanNor 列をランダムな正規数のセットとして作成しました。 最後に、NewX は単に X + RanNor です。 結果は次のとおりです。
NewX は X と非常によく似た形状をしていますが、統計を見ると、元のデータの統計を大幅に変更することなく、実際に「追加の」変動があることがわかります。
これがあなたが探しているものですか??
目的はデータを変更することですが、データが伝えるメッセージを変えるほどではないため、ヒストグラムは同様に見えるはずであることを付け加えておきます。 元の投稿で希望したようにバーをさらに表示するには、TXNelson が提案したようにビンの幅を変更する必要があります。 次に、各整数値の周囲の広がりが表示されます。
Re: 値の広がりを強調するための分布の変換こんにちは@txnelson 、
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。 はい、それについては調べましたが、それは私が本当に求めているものではありません。
実際にデータを変換する必要があると思いますが、最適な方法がわかりません。 データ変換の「標準」オプションを試した場合、結果の分布ではデータがより広範囲に分散されません。
たとえば、私が投稿した最後の配布画像セットでは、強調表示されたビンには、そのビン内に 3 つの異なる整数値 (65、66、67) しか含まれていません [わかりにくいですが]。 しかし、私がやりたいのは、それを、たとえば 0 から 10 までのより連続的な分布になるように変換することです。 log (ln) 関数を使用してデータを変換しても、これら 3 つの整数が 3 つの新しい非整数有理数にビニングされるだけで、整数が連続分布に変換されるわけではありません。
私がやりたいことは、整数、たとえば66のすべての値を連続分布に変換することだと思いますが、これを27から90の範囲にわたる整数のセット全体に対して実行します。 整数を確率に変換する方法はありますか?
フィードバックと助けをありがとう!、
DS
Re: 値の広がりを強調するための分布の変換ヒストグラム内のデータの特定の範囲を確認し、そのビニング精度レベルを変更したい場合は、軸スケールをインタラクティブに拡大し、手のひらツールを使用してビン サイズを変更することで簡単に行うことができます。
これはあなたがしなければならないことですか?
