La piattaforma di distribuzione è una delle piattaforme più utilizzate in JMP. Questa piattaforma non viene utilizzata solo per testare quale distribuzione si adatta ai tuoi dati, ma viene utilizzata anche per l'esplorazione dei dati, l'analisi delle capacità e molto altro ancora. Questa piattaforma esiste sin dalla prima versione di JMP ed era giunto il momento di modernizzarla.JMP15 ha fornito la modernizzazione di questa piattaforma comunemente utilizzata.
Il mio primo post sul blog dettagliato i nuovi installatori in JMP 15. Il secondo post sul blog confronto dettagliato degli adattamenti della distribuzione. Questo post del blog descrive in dettaglio le nuove opzioni disponibili per le distribuzioni adattate.
Trame diagnostiche
Il grafico diagnostico è stato sostituito con due nuovi grafici (grafici QQ e PP). Il grafico quantile-quantile (QQ) mostra la relazione tra le osservazioni e i quantili ottenuti utilizzando i parametri stimati. Il grafico percentile-percentile (PP) mostra la relazione tra la funzione di distribuzione cumulativa empirica (CDF) e la CDF adattata ottenuta utilizzando i parametri stimati.
Per vedere un esempio di questi grafici, aprire Braces.jmp che si trova nella cartella dei dati campione del controllo qualità.
Open("$SAMPLE_DATA/Quality Control/Braces.jmp");
Selezionare Analizza->Distribuzione.Specificare # difetti come Y, Colonne e fare clic su OK.
Dal triangolo rosso accanto a # difetti, seleziona Adattamento discreto->Adatta binomiale negativo. Dal triangolo rosso accanto a Fitted Negative Binomial Distribution, scegli QQ Plot e PP Plot.
Per il grafico QQ, la maggior parte delle osservazioni cade vicino alla linea diagonale. L'ultimo punto è discutibile. Se i due insiemi (quantili binomiali negativi adattati e i difetti #) provengono dalla stessa distribuzione, i punti dovrebbero cadere approssimativamente lungo la linea di riferimento. Il grafico PP ha un'interpretazione simile. I punti nel grafico PP cadono approssimativamente lungo la linea di riferimento, indicando che il CDF adattato al binomio negativo e il CDF empirico provengono da una popolazione con la stessa distribuzione.
Profilatori
Sono stati aggiunti due Profiler. Il Distribution Profiler è un profiler di previsione della funzione di distribuzione cumulativa (CDF). Il Quantile Profiler è un profiler di previsione della funzione quantile.
Utilizzando l'esempio precedente, scegli Distribution Profiler e Quantile Profiler dal menu del triangolo rosso accanto a Fitted Negative Binomial Distribution.
Se i dati seguono la distribuzione binomiale negativa adattata, il Distribution Profiler mostra che la probabilità di ottenere 27 difetti o meno è 0,896934 (~90%). Il Quantile Profiler fornisce l'inverso del Distribution Profiler. Per questo esempio, la probabilità di ottenere sette o meno difetti è pari allo 0,1 o al 10%. I Profiler sono interattivi. È possibile spostare il cursore per determinare quale sarebbe la probabilità per vari numeri di difetti.
Salva colonne
Sono state aggiunte due nuove funzionalità della colonna di salvataggio. Salva formula di distribuzione salva una colonna nella tabella dati che contiene la formula della funzione di distribuzione cumulativa (CDF) calcolata utilizzando i valori dei parametri stimati. Salva formula di simulazione salva una colonna nella tabella dati che contiene una formula che genera valori simulati utilizzando i parametri stimati. Questa colonna può essere utilizzata nell'utilità Simulazione.
Bontà di adattamento
Il test di bontà dell'adattamento è stato standardizzato all'Anderson-Darling per gli adattamenti continui e al test Chi-quadrato di Pearson per gli adattamenti discreti. Il test Chi-Square di Pearson ha migliorato la creazione dei contenitori. JMP ora soddisfa la regola pratica secondo cui ci sono almeno cinque osservazioni attese in ciascun contenitore.
Per l'esempio precedente, fare clic sul triangolo rosso accanto a Distribuzione binomiale negativa adattata e scegliere Bontà di adattamento.
Il valore p è 0,4971. A qualsiasi livello alfa significativo, non riusciamo a rifiutare l'ipotesi nulla secondo cui i dati provengono dalla distribuzione binomiale negativa.
Riepilogo
- Grafici QQ
- Trame PP
- Profilo di distribuzione
- Profilo quantile
- Salva formula di distribuzione
- Salva formula di simulazione
- Anderson-Darling
- Pearson Chi-Square ha migliorato il raggruppamento
Questi tre post del blog graffiano solo la superficie del JMP15 nuove funzionalità nella piattaforma di distribuzione. Cerca il mio prossimo post sul blog in cui descrivo in dettaglio le nuove opzioni di funzionalità nella piattaforma di distribuzione.
Il test Anderson-Darling richiede più tempo di elaborazione.Questo è il prezzo da pagare per ottenere un valore p più affidabile.
Il rinfresco agli installatori è molto gradito.Tuttavia, ora si verifica un significativo calo delle prestazioni quando viene inclusa una bontà di adattamento:
Adattamento di 3 distribuzioni a 20 variabili di colonna:
eredità: 0,4 sec
nuovo: 6,3 sec
Dato che non sto adattando 20 variabili di colonna ma più vicino a 1000, si tratta di un vero successo in termini di prestazioni!
Nelle versioni precedenti c'era frustrazione nel fatto che alcune distribuzioni avessero essenzialmente una trama qq e altre una trama pp. Abbiamo quindi deciso di offrirle entrambe per ciascuna distribuzione invece di scegliere quale grafico diagnostico fosse più appropriato per ciascuna.
Come hai scoperto, le bande degli intervalli di confidenza non sono ancora state aggiunte a questi grafici.Lo sviluppatore intende aggiungerli.Attualmente stiamo studiando una possibile implementazione in JMP 17.
Il grafico diagnostico precedente includeva limiti di confidenza e assomigliava al grafico quantilico normale di JMP.Il nuovo grafico QQ non sembra consentire i limiti e sembra essere un'immagine speculare del grafico quantile normale.Qual è stata la ragione di questo cambiamento?Gli intervalli possono essere inclusi nel grafico QQ?(Questa mancanza di intervalli sta causando una ricostruzione piuttosto importante di una presentazione formativa e mi piacerebbe capire il motivo del cambiamento.)
