Trasformare le distribuzioni per evidenziare la diffusione dei valoriCara comunità JMP,
Informazioni sulla macchina: W7 Enterprise a 64 bit, JMP Pro 14.1.0
Sono interessato a trasformare una colonna di dati per evidenziare la distribuzione dei valori all'interno degli intervalli di categorizzazione. I dati originali sono numeri interi e distribuiti più o meno normalmente (vedere la distribuzione Y3 di seguito), ma mi piacerebbe trasformare i dati in modo tale da prenderli in un intervallo di contenitori e distribuirli in modo da catturare meglio il intervallo di dati all'interno di un contenitore (vedere distribuzione Y2). Includo diverse immagini per spiegare cosa sto cercando di fare: sono immagini artificiali che mostrano il collegamento, lì solo per mostrare il risultato desiderato.
Non penso che sia qualcosa di così semplice come eseguire una trasformazione "centrata" o "standardizzata" poiché nessuna di queste ha distribuito sufficientemente i dati (vedere le parti evidenziate nelle immagini). Né il Box Cox, né il registro si trasformano. Forse è qualcosa che richiederebbe più di una trasformazione?
Tutti i suggerimenti sono molto apprezzati.
Grazie!,
DS
Re: Trasformare le distribuzioni per evidenziare la diffusione dei valoriCIAO @txnelson E @Dan_Obermiller ,
I tuoi suggerimenti sono stati molto utili e credo che questa sia la direzione in cui devo andare.
Penso che potrei aver bisogno di modificare un po' le cose, però. Sto pensando che, per cercare di preservare al meglio la distribuzione dei dati originali, provare a fare qualcosa come suggerisci, ma con una normale funzione di miscelazione. COME @txnelson sottolineato, sto fondamentalmente cercando di prendere il mio CDF, che mostra la proprietà intera dei miei dati come CDF a gradini, e trasformarlo in una funzione continua.
Posso ottenere la posizione, la dispersione e i valori di probabilità di un normale adattamento a 3 miscele (dall'opzione di adattamento continuo nella piattaforma di distribuzione) e utilizzarli come input vettoriali per la normale funzione di miscela, ma non sono sicuro che questo è appropriato. Ad esempio, non sono sicuro se dovrei lavorare sui dati originali, su una loro versione standardizzata o su una versione centrata.Tutte le versioni danno come risultato una normale miscela 3 come soluzione migliore, ma con dispersioni e posizioni diverse (le probabilità sono tutte le stesse, il che non è troppo sorprendente.
Alla fine, devo prendere la distribuzione finale e darla in pasto a una funzione logistica in modo da poter ottenere la probabilità di un evento come sì/no e valutare l'IfMax delle funzioni logista sì/no (ci sono troppi livelli nel mio colonna per assegnare una matrice di profitto ai dati).
Grazie per il tuo feedback e il tuo contributo poiché aiuta a riflettere sull'approccio migliore per analizzare i miei dati.
DS
Re: Trasformare le distribuzioni per evidenziare la diffusione dei valoriSembra che quello che devi fare sia usare la capacità di JMP per generare il tuo grafico, di qualunque disegno tu voglia che sia.Usi JSL per questo.
E sì, puoi ottenere la probabilità di una determinata distribuzione utilizzando La funzione Distribuzione normale() o la funzione Distribuzione xxx() per la distribuzione a cui sei interessato.Ecco un esempio della funzione Distribuzione normale()
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: Trasformare le distribuzioni per evidenziare la diffusione dei valoriNon penso che esista un modo "migliore" per fare quello che vuoi fare. Poiché stai *AGGIUNGENDO* variabilità, dovrai fare alcune ipotesi. Ad esempio, supponiamo che il valore sia 65. Dobbiamo presupporre che il 65 sia "corretto" ma non è disponibile una maggiore precisione a causa di errori di misurazione (o di arrotondamento del rapporto o qualcosa del genere). Un modo per ottenere ciò è creare una colonna di variabili normali casuali con una media pari a zero e una deviazione standard di circa 0,33. Ora aggiungi questa colonna di numeri casuali ai tuoi valori interi. Questo dovrebbe "convertire" i numeri interi in una scala continua. Ho usato una deviazione standard di 0,33 perché 3*.33 è 1, quindi dovrebbe aggiungere numeri all'incirca compresi tra -1 e +1. Pertanto, dovresti comunque essere ragionevolmente vicino al valore intero.
Come prova di concetto, ho creato una colonna di 100 numeri interi, chiamata X. Ho creato la colonna RanNor come un insieme di numeri normali casuali. Infine NewX è semplicemente X + RanNor. Ecco i risultati:
NewX ha una forma molto simile a X, ma dalle statistiche puoi vedere che in effetti ha qualche variabilità "aggiuntiva" senza alterare in modo massiccio le statistiche dei dati originali.
E 'questo quello che stai cercando??
Dovrei aggiungere che gli istogrammi dovrebbero apparire simili poiché lo scopo è modificare i dati, ma non tanto quanto alterare il messaggio trasmesso dai dati. Per mostrare più barre come volevi nel tuo post originale, dovrai modificare la larghezza del contenitore come suggerito da TXNelson. Quindi vedrai lo spread attorno a ciascuno dei valori interi.
Re: Trasformare le distribuzioni per evidenziare la diffusione dei valoriCIAO @txnelson ,
Grazie per il feedback. Sì, ci ho pensato, ma non è proprio quello che cerco.
Quello che penso di dover fare è effettivamente trasformare i dati, ma non sono sicuro di quale sia il modo migliore per farlo. Se provo le opzioni "standard" di trasformazione dei dati, le distribuzioni risultanti non distribuiscono i dati su un intervallo più ampio.
Ad esempio, nell'ultima serie di immagini di distribuzione che ho pubblicato, il contenitore evidenziato contiene solo 3 diversi valori interi all'interno di quel contenitore (65, 66, 67) [è difficile da vedere, lo so]. Ma quello che mi piacerebbe fare è trasformarlo in modo che abbia una distribuzione più continua, diciamo, da 0 a 10. Se trasformo i dati con una funzione log (ln), si limitano comunque a raggruppare questi tre numeri interi in tre nuovi numeri razionali non interi, senza trasformare il numero intero in una distribuzione continua.
Penso che quello che mi piacerebbe fare è trasformare i numeri interi, ad esempio tutti i valori di 66, in una distribuzione continua, ma farlo per l'intero insieme di numeri interi, che coprono l'intervallo da 27 a 90. Esiste un modo per trasformare i numeri interi in una probabilità?
Grazie per il feedback e l'aiuto!,
DS
Re: Trasformare le distribuzioni per evidenziare la diffusione dei valoriSe desideri esaminare un intervallo specifico di dati in un istogramma e modificare il livello di precisione del raggruppamento, puoi farlo facilmente allungando in modo interattivo la scala dell'asse e quindi utilizzando lo strumento Mano, le dimensioni del contenitore possono essere modificate.
È questo ciò che devi fare?
