フィット感の良さJMPユーザーの皆様
データセットが分布に適合するかどうかを確認するための P 値の使用法について質問があります。
JMP の一部の分布 (ノルマ、対数正規など) については、「適合度」を使用して p 値をチェックすることができます。 P 値 <0.05 の場合、データは選択した分布と一致しません。p 値 > 0.05 の場合、データは選択した分布と一致します。
この機能を「標準2混合」で使おうとしたのですが…JMPメニューから「適合度」を適用することができませんでした。
これについて何か説明がある人もいますか？
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。
よろしくお願いします、
シモーネ
Re: 適合度ありがとうマーク。
わかりやすい説明。
良い一日をお過ごしください。
よろしくお願いします、
シモーネ
Re: 適合度p 値は、帰無仮説に基づくモデルの検定統計量の標本分布から計算されます。 たとえば、正規分布モデルへの適合度を示す検定統計がいくつかあります。 Shapiro-Wilk W 統計または Anderson-Darling A2 統計。 検定統計量はすべてのモデルで利用できるわけではありません。
Re: 適合度親愛なるマーク様
フィードバックと詳細をありがとうございます。
今回の分布分析の指針として利用させていただきます。
私の理解としては、p 値は数学的な計算です。では、なぜ一部の分布は p 値を「生成」でき、他の分布はこの p 値の計算を生成できないのでしょうか?
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。
よろしくお願いします、
シモーネ
Re: 適合度多くの分布モデルには、適合度の仮説検定があります。 仮説検定は、観察されたデータ サンプルが実際にそのような分布を持つ母集団からのものであるという帰無仮説 (つまり、真実であると想定される仮説) に基づいています。 もう一つの選択肢は、母集団がそのような分布をしていないということです。 帰無仮説を表すために、一部の分布に対して 1 つ以上の統計が作成されています。 これらの統計の標本分布は、p 値の計算に使用されます。 一部の統計は、他の統計よりも p 値を適切にカバーしています。 ただし、すべてのディストリビューションに統計があるわけではありません。 また、分布の混合モデルには帰無仮説を検定するための統計量がありません。
(そのような検定が利用可能な場合は、有意性に関するすべての決定に常に alpha = 0.05 を使用しないように警告します。)
あなたの場合は、次のものを使用することをお勧めします情報基準サンプル統計の代わりに。 AICcまたはビックこの目的に使用される場合があります。 最高のモデル基準のみに基づいて持っているものです最小基準値。 これはないテストだけど。 p値はありません。 「重要」または「重要ではない」などの決定はありません。 他の候補モデルの中から 1 つのモデルを選択するだけです。
