예측 실패율에 대한 신뢰 구간을 계산하는 방법이것은 매우 기본적인 통계 질문이며, "JMP에서 어떻게 하는가"라는 질문으로 이어집니다.
예측 결함률이 0.5%인 구성 요소가 있다고 가정해 보겠습니다. 저는 각각 N개의 이러한 구성 요소를 사용하는 500개의 시스템을 구축합니다. 구성 요소는 무작위로 서로 독립적으로 선택됩니다. 저는 시스템 수준에서 결함을 테스트할 수 있습니다.
제 단순한 생각으로는 N=2라면 시스템이 양호할 확률은 0.995^2 = 99.0025%이고, 이는 500개 중 5개의 시스템이 테스트에 실패할 것으로 예상해야 한다는 것을 의미합니다. N=3이라면 이는 0.995^3*500 = 500개 중 8개의 시스템으로 바뀔 것입니다. 이는 이항 분포일 뿐입니다.
이 추론이 맞나요? 맞다면 JMP를 사용하여 이 숫자 주변의 신뢰 구간을 계산할 수 있나요? 그리고 이게 의미 있는 질문인가요? 이를 위해 어떤 추가 정보가 필요할까요(예: 결함률 변동 추정)?
설명서 중 유용한 섹션에 대한 제안이나 지침을 알려주시면 감사하겠습니다!
감사합니다!
데이터 탐색 및 시각화다시 : 예측 실패율에 대한 신뢰 구간을 계산하는 방법JMP 문서는 주로 통계가 아니라 JMP에 관한 것입니다. 통계에 대한 좋은 소스가 많이 있습니다. 이것을 참조하십시오 조 . 그렇습니다. 언급 된 가정에서 이러한 문제의 기초는 이항 분포 모델입니다. 이 모델에는 성공 확률과 시행 횟수라는 두 가지 매개 변수가 있습니다. 신뢰 구간은 확률 모수의 추정치입니다. 매개 변수를 알고 있으면 간격이 없습니다. 모수를 추정하면 모수가 있습니다. 주어진 평가 횟수에 대한 성공 횟수 범위를 계산하기 위해 점 추정값 대신 간격을 사용할 수 있습니다.
다시 : 예측 실패율에 대한 신뢰 구간을 계산하는 방법답장을 보내 주셔서 감사합니다, 마크 좀 더 읽을 게요.
