La plateforme de distribution est l'une des plateformes les plus utilisées dans JMP. Cette plate-forme n'est pas seulement utilisée pour tester quelle distribution correspond à vos données, elle est également utilisée pour l'exploration des données, l'analyse des capacités et bien plus encore. Cette plateforme existe depuis la première version de JMP et il était temps de la moderniser.JMP15 a réalisé la modernisation de cette plateforme couramment utilisée.
Mon premier article de blog a détaillé les nouveaux installateurs dans JMP 15. La deuxième article de blog comparaison détaillée des ajustements de distribution. Cet article de blog détaille les nouvelles options disponibles pour les distributions ajustées.
Tracés de diagnostic
La parcelle de diagnostic a été remplacée par deux nouvelles parcelles (parcelles QQ et PP). Le tracé quantile-quantile (QQ) montre la relation entre les observations et les quantiles obtenus à l'aide des paramètres estimés. Le graphique percentile-percentile (PP) montre la relation entre la fonction de distribution cumulative (CDF) empirique et la CDF ajustée obtenue à l'aide des paramètres estimés.
Pour voir un exemple de ces tracés, ouvrez Braces.jmp trouvé dans le dossier de données d’exemple de contrôle qualité.
Open("$SAMPLE_DATA/Quality Control/Braces.jmp");
Sélectionnez Analyse->Distribution.Spécifiez # défauts sous la forme Y, Colonnes et cliquez sur OK.
Dans le triangle rouge à côté de # défauts, sélectionnez Discrete Fit->Fit Negative Binomial. Dans le triangle rouge à côté de Distribution binomiale négative ajustée, choisissez Tracé QQ et Tracé PP.
Pour le tracé QQ, la plupart des observations se situent près de la ligne diagonale. Le dernier point est discutable. Si les deux ensembles (quantiles binomiaux négatifs ajustés et # défauts) proviennent de la même distribution, les points doivent se situer approximativement le long de la ligne de référence. Le tracé PP a une interprétation similaire. Les points du tracé PP se situent approximativement le long de la ligne de référence, ce qui indique que le CDF ajusté binomial négatif et le CDF empirique proviennent d'une population ayant la même distribution.
Profileurs
Deux profileurs ont été ajoutés. Le Distribution Profiler est un profileur de prédiction de la fonction de distribution cumulative (CDF). Le Quantile Profiler est un profileur de prédiction de la fonction quantile.
En utilisant l'exemple précédent, choisissez Distribution Profiler et Quantile Profiler dans le menu triangulaire rouge à côté de Distribution binomiale négative ajustée.
Si les données suivent la distribution binomiale négative ajustée, le profileur de distribution montre que la probabilité d'obtenir 27 défauts ou moins est de 0,896934 (~ 90 %). Le Quantile Profiler donne l’inverse du Distribution Profiler. Pour cet exemple, la probabilité que nous obtenions sept défauts ou moins est de 0,1 ou 10 %. Les profileurs sont interactifs. Vous pouvez déplacer le curseur pour déterminer quelle serait la probabilité de différents nombres de défauts.
Enregistrer les colonnes
Deux nouvelles fonctionnalités de colonne de sauvegarde ont été ajoutées. Enregistrer la formule de distribution enregistre une colonne dans la table de données qui contient la formule de la fonction de distribution cumulative (CDF) calculée à l'aide des valeurs de paramètres estimées. Enregistrer la formule de simulation enregistre une colonne dans la table de données qui contient une formule qui génère des valeurs simulées à l'aide des paramètres estimés. Cette colonne peut être utilisée dans l'utilitaire Simulate.
Qualité de l'ajustement
Le test d'ajustement a été standardisé selon le test d'Anderson-Darling pour les ajustements continus et le test du Chi carré de Pearson pour les ajustements discrets. Le test Pearson Chi-Square a amélioré la création de bacs. JMP satisfait désormais à la règle empirique selon laquelle il y a au moins cinq observations attendues dans chaque bac.
Pour l'exemple précédent, cliquez sur le triangle rouge à côté de Distribution binomiale négative ajustée et choisissez Qualité de l'ajustement.
La valeur p est de 0,4971. Quel que soit le niveau alpha significatif, nous ne parvenons pas à rejeter l’hypothèse nulle selon laquelle les données proviennent de la distribution binomiale négative.
Résumé
- Tracés QQ
- Parcelles PP
- Profileur de distribution
- Profileur de quantiles
- Enregistrer la formule de distribution
- Enregistrer la formule de simulation
- Anderson-Darling
- Pearson Chi-Square amélioré le regroupement
Ces trois articles de blog ne font qu’effleurer la surface du JMP15 nouvelles fonctionnalités dans la plateforme de distribution. Recherchez mon prochain article de blog dans lequel je détaille les nouvelles options de fonctionnalités de la plateforme de distribution.
Le test d'Anderson-Darling nécessite plus de temps de traitement.C’est le prix à payer pour obtenir une valeur p plus fiable.
Le rafraîchissement des monteurs est le bienvenu.Cependant, les performances sont désormais significativement affectées lorsqu'une qualité d'ajustement est incluse :
Ajustement de 3 distributions à 20 variables de colonne :
héritage : 0,4 s
nouveau : 6,3 s
Étant donné que je n'adapte pas 20 variables de colonne mais plus près de 1 000, c'est un sacré coup de performance !
Dans les versions précédentes, il y avait de la frustration car certaines distributions avaient essentiellement un tracé qq et d'autres un tracé pp. Nous avons donc décidé de proposer les deux pour chacune des distributions plutôt que de choisir quel tracé de diagnostic était le plus approprié pour chacune.
Comme vous l'avez découvert, les bandes d'intervalles de confiance n'ont pas encore été ajoutées à ces graphiques.Le développeur a l'intention de les ajouter.Nous étudions actuellement une éventuelle implémentation dans JMP 17.
Le graphique de diagnostic précédent incluait des limites de confiance et ressemblait au graphique quantile normal de JMP.Le nouveau tracé QQ ne semble pas tenir compte des limites et semble être une image miroir du tracé quantile normal.Quelle était la raison de ce changement ?Les intervalles peuvent-ils être inclus dans le tracé QQ ?(Ce manque d'intervalles provoque une reconstruction assez importante d'une présentation de formation et j'aimerais comprendre la raison de ce changement.)
