Level: Fortgeschritten
Matthew Flynn, Senior Data Scientist, GM
Mary Loveless, JMP-Systemingenieurin, SAS
Nicht alles in der statistischen Welt ist normal verteilt. Beispielsweise enthält JMP die Standardverteilungen Poisson, Gamma Poisson (oder Negative Binomial), Binomial und Bet Binomial für Anpassungen für diskrete Daten. Die nichtlineare Plattform ermöglicht jedoch die Anpassung Ihrer Verteilungswahl. Die richtige „Passform“ ist wichtig für den Stil, aber auch in der Analyse ist es wichtig, die eigenen Daten so präzise und präzise wie möglich zusammenzufassen.
Die JMP-Verteilungsplattform umfasst sowohl häufig verwendete diskrete Anpassungen als auch kontinuierliche Verteilungen. Gelegentlich haben wir Daten mit ungewöhnlicheren Merkmalen, die unterschiedliche Verteilungsanpassungen erfordern. Wie würden Sie vorgehen, um eine neue benutzerdefinierte Verteilung auf diese Typdaten anzupassen und zu plotten? In dieser Präsentation wird gezeigt, wie JMP die Arbeit mit alternativen Distributionen, wie Simplex-, L-Logistic- und Kumaraswamy-Distributionen, für begrenzte Antworten erleichtert. oder alternative Zähldatenverteilungen wie COM-Poisson, Consul, Double Poisson und eine große Anzahl diskretisierter kontinuierlicher Verteilungen wie die diskreten Weibull- oder diskreten Lindley-Verteilungen.
