JMP 能否對伽瑪泊松分佈進行假設檢定？我得到了符合伽馬泊松分佈的數據，但我不知道如何對此類數據進行假設檢定。
我在網路上查了一下，只找到了對泊松分佈進行假設檢定的方法，但沒有看到任何關於伽瑪泊松分佈的文章。
回覆：JMP 可以對伽瑪泊松分佈進行假設檢定嗎？據我所知，沒有直接測試伽馬泊松總體參數。 不過，這裡有兩件事可能對您有幫助。
首先，您可以在腳本編輯器中使用 JSL 機率函數（PDF、CDF 和逆 CDF）或列公式來建立這樣的表。 查找此資訊的快速方法是選擇“幫助”>“腳本索引”。 將篩選器變更為“函數”（左上角按鈕），然後選擇“機率”群組。 第二個列表將包含分佈函數。
其次，您可以在擬合伽馬泊松分佈模型後要求分位數。 此指令位於用於擬合的紅色小三角選單中。
回覆：JMP 可以對伽瑪泊松分佈進行假設檢定嗎？我可以在網路上找到泊松分佈的假設檢驗，如下例所示，但似乎 JMP 沒有這樣的檢驗（我找不到累積表JMP 中的泊松分佈）？ 另一個問題是當分佈是伽馬泊松時，我該如何修改測試方法？
例子：
據了解，現有車型平均每年會發生 1.5 次故障。 現在我們要測試新設計的車型是否不太可能發生故障，隨機選擇 10 輛汽車在第一年內總共發生 8 次故障。
讓X是一年內新車型故障的次數。 X 〜泊松（ λ ） 和λ =1.5。 原假設和備擇假設將是
H 0: λ =1.5
H1：λ<1.5。
我們需要決定是否P[ X ≤8]< α ， 在哪裡α =0.05。 首先，預計故障次數λ t =1.5×10=15。 我們使用累積表λ t =15 且X =8看P[ X ≤8]=0.0374
P[ X ≤8] = 0.0374 < 0.05
所以我們接受備擇假設。 平均故障率下降。
回覆：JMP 可以對伽瑪泊松分佈進行假設檢定嗎？您還需要定義感興趣的假設檢定的特定類型。 有許多。 至少 JMP 支持多種非參數假設檢定方法。
