Continuous Fit의 Distribution Platform에서 찾을 수 있는 "Extreme Value" 분포 유형에 대한 정보를 찾고 있습니다. 구체적으로, 이 누적 분포의 공식은 무엇입니까? 다음은 예입니다.
Names Default To Here(1);
dt = Open("$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp");
Distribution(
Continuous Distribution(
Column(:height),
Quantiles(0),
Histogram(0),
Vertical(0),
Outlier Box Plot(0),
Normal Quantile Plot(1),
Fit Distribution(Extreme Value(Spec Limits(LSL(50), USL(70))))
)
);
다음은 분포 보고서의 적합도 사진입니다. 람다와 델타의 두 가지 매개변수가 있습니다.
"를 확인했다. JSL 구문 참조 > JSL 함수 > 확률 함수". 내가 볼 수있는 가장 가까운 기능은 "SEV Distribution"과 "LEV Distribution"이며 둘 다 독립 변수 x 외에 2개의 매개 변수를 사용합니다.
그러나 분포 보고서의 매개변수와 함께 이러한 함수 중 하나를 사용하여 얻은 값은 흔들리지 않습니다. EG: 내 LSL이 50일 때 보고서에 따르면 배포의 0.9904%가 내 하한선 미만입니다. 하지만:
x = 50; //my LSL
mu = 4.1650529; //taken from report
sigma = 0.0548885; //taken from report
pLEV = LEV Distribution(x, mu, sigma);
pSEV = SEV Distribution(x, mu, sigma);
Show(pLEV, pSEV);
두 함수 모두 100%의 확률을 반환합니다. 사실, x를 ~4로 낮추지 않는 한 100%로 유지됩니다. 그래서 분명히 이것들이 올바른 기능이 아니거나 내가 뭔가를 놓치고 있습니다.
어떤 아이디어?
이 정보가 도움이 되었다니 다행입니다.
BTW, 집에서 Mac의 Safari를 사용하고 도움말 시스템에는 이 문제가 없습니다.
고마워 마크. 그게 답이야. 다른 사람들을 위해 필요한 변환은 다음과 같습니다.
x = 70; //my LSL
lambda = 4.1650529; //taken from report
delta = 0.0548885; //taken from report
alpha = Exp(lambda); //scale
beta = 1/delta; //shape
pex = Weibull Distribution(x, beta, alpha);
pex2 = 1-Exp(-(x/alpha)^beta); //taken from wiki as a confirmation
Show(pex, pex2);
참고: JMP 도움말 검색 결과에서 "Continuous Fit Distributions"를 클릭하면 빈 페이지로 이동한다는 점이 흥미롭습니다. 혹시라도 같은 문제를 겪는 분이 계시다면 별도의 창으로 페이지를 열어보세요. 내 OS(Mac) 또는 브라우저(Safari)일 수 있습니다.
도움말 시스템의 이 부분을 참조하십시오. 연속 피팅 분포 .
정보를 직접 찾으십시오. 도구 > 도움말을 선택하고 Distribution 플랫폼에서 Fitted Extreme Value 개요를 클릭하십시오. 이 모델에 대한 도움말로 이동합니다. 첫 번째 페이지는 개요이지만 원하는 통계 세부 정보에 대한 링크가 포함되어 있습니다.
