当排除行数据与使用本地数据过滤器时，保质期估算的差异？我正在使用JMP 14，并且是JMP稳定性模块的相对较重的用户。我发现了我不了解的行为。在一项测试中，我发现JMP计算出的保质期估计值会随排除异常值的方法而变化。使用的方法是：
A）通过行排除排除异常值并执行稳定性分析 。
B）使用本地数据过滤器直接在稳定性模块中排除异常值 。
这是用户错误吗？如果是这样，我该如何避免呢？
回复：排除行数据与使用本地数据过滤器时，保质期估算的差异？我认为您的过滤器实际上删除了两个观察值。查看第一张图上的绿色曲线，峰值后有四个点。使用本地过滤器图，我只能看到三个。另外，您的过滤器设置为32，最后一个绿点约为35左右。我不确定这些分析是否有相同的数据集。
回复：排除行数据与使用本地数据过滤器时，保质期估算的差异？丹，我不确定我是否正确理解你。数据分布在以下月份中的以下时间点：0、1、2、3、6、9、12、18、24、30、36。因此，唯一通过本地数据过滤器删除的数据将持续36个月（这与您在grean曲线的峰值之后观察到的3点和4点相对应）。基础数据集是相同的，但是正如我在上面解释的，结果取决于如何排除36个月的“异常值”或最后数据。
本地数据过滤器会总计排除所有36个月的数据（3分）。行排除仅排除红色曲线的36个月结果。由于红色曲线也定义了保质期，因此我不明白为什么不同的数据删除方法应给出不同的结果。结果应该完全取决于红色曲线的行为，对吗？
回复：排除行数据与使用本地数据过滤器时，保质期估算的差异？我认为混乱是如何定义保质期的。我相信所有这三个曲线都在确定您的保质期，而不仅仅是红色曲线。快速检查的方法是向下滚动报表，然后查看模型摘要下列出的DF。当您通过使用行排除来排除一行时，简单线性路径的DF可能为26。当使用本地数据过滤器排除三行时，您将看到“简单线性路径”的DF为24。
JMP正在使用所有数据来估计降解曲线。您使用更多的数据可以提供更好的估计。
因此，结果并不完全取决于红色曲线的行为。
回复：排除行数据与使用本地数据过滤器时，保质期估算的差异？两种类型的过滤器的模式默认设置也不同。默认情况下，数据过滤器中仅启用选择模式。默认情况下，本地数据过滤器也会启用“包含”模式。如果未在数据过滤器中启用“包含”模式，则平台将不会重新计算结果。
回复：排除行数据与使用本地数据过滤器时，保质期估算的差异？现在我完全困惑了... 因为我已经接受Dan的解决方案（非常感谢！），所以我不需要进一步的解释。但是，如果您能花几分钟时间向我解释您的意思，那么我将更加爱上JMP。
回复：排除行数据与使用本地数据过滤器时，保质期估算的差异？我以为“你”是指我！如果是这样，请继续阅读。如果不是，度过一个愉快的周末！
要了解我的意思，只需使用稳定性测试启动降解平台。在您的过滤器列中添加本地数据过滤器。现在转到“行”菜单，然后选择具有相同过滤器列的“数据过滤器”。现在比较活动模式。它们在默认情况下是不同的。
您可能知道这一点，或者您可能忽略了它。我只是想让您注意一下，因为如果使用不同的模式，平台的行为将不会相同。
