おそらくこれは些細な質問ですが、サンプル母集団の独立変数によって決定される2つのサブセットがあり、それらが共通の数値応答変数に関して統計的に異なり、2つのサブセットを外挿（変換）したい場合、簡単な方法があります。それぞれの中央値（母集団は通常は分布しない）の差を、変換したいサブセットの差に追加（または減算）します。ただし、これにより、開始サブセットの差異が変換されたセットに伝達されます。これは、真の変換ではないでしょうか、それともそうでしょうか。
これをよりよく説明するために、私の例では、交絡変数を交絡させるように制御されている患者の2つのランダムなサブセット（バルブタイプAまたはバルブタイプBのいずれかを受け取る患者）の交換バルブに対応するバルブ交換サイズを評価します。サブグループの受信バルブタイプAに適したバルブタイプBのサイズを推定したい場合、推定グループの分散は参照グループと同じであると想定していますが、中央値の差を使用できます変換を計算するには？
私は逆変換サンプリングについて少し読んだので、サイズの範囲全体でより正確な変換を提供できるかどうか疑問に思いました。JMPを使用して追跡できる簡単な方法はありますか？
これが統計的に有効であるか、受け入れられているかについて話すことはできませんが、おそらく、最初の分布の値の分位点を特定し、新しい分布でその分位点と相関する値を見つけることができます。
例えば：
Names default to here(1);
//Origin value is in normal distribution
OriginalValue = 10;
OriginalMean = 8;
OriginalSD = 2;
OriginalQuantile = Normal Distribution( OriginalValue, OriginalMean, OriginalSD );
//Projected value will be in Gamma distribution
ProjectedAlpha = 4;
ProjectedScale = 3;
ProjectedThreshold = .2;
(ProjectedValue = Gamma Quantile( OriginalQuantile, ProjectedAlpha, ProjectedScale, ProjectedThreshold ) );
//Show results
Graph Builder(
Size( 779, 296 ),
Show Control Panel( 0 ),
Show Legend( 0 ),
Variables( X( :Column 1 ), Y( :Column 1 ) ),
Elements( Points( X, Y, Legend( 3 ) ), Smoother( X, Y, Legend( 4 ) ) ),
SendToReport(
Dispatch(
{},
"Column 1",
ScaleBox,
{Format( "Best", 12 ), Min( 0 ), Max( 35 ),
Inc( 2 ), Minor Ticks( 1 ),
Add Ref Line( OriginalValue, "Solid", "gray", "Original\!n" || format(OriginalValue, Fixed Dec, 2), 2 ),
Add Ref Line( ProjectedValue, "Solid", "magenta", "Projected\!n" || format(ProjectedValue, Fixed Dec, 2), 2 )}
),
Dispatch(
{}, "Column 1", ScaleBox( 2 ),
{Format( "Best", 12 ), Min( 0 ), Max( .225 ), Inc( 0.5 ),
Minor Ticks( 1 )}
),
Dispatch(
{},
"graph title",
TextEditBox,
{Set Text( "Distribution Projection" )}
),
Dispatch( {}, "X title", TextEditBox, {Set Text( "" )} ),
Dispatch( {}, "Y title", TextEditBox, {Set Text( "" )} ),
Dispatch(
{},
"Graph Builder",
FrameBox,
{Add Graphics Script(
2,
Description( "" ),
Pen Color( "gray" );
Y Function( Normal Density( x, OriginalMean, OriginalSD ), x );
), Add Graphics Script(
3,
Description( "" ),
Pen Color( "magenta" );
Y Function( Gamma Density( x, ProjectedAlpha, ProjectedScale, ProjectedThreshold ), x );
)}
)
)
);おかげで、スクリプトは私の給与水準を少し上回っていますが、そのような詳細な応答は期待できませんでした。私はFileMakerなどのスクリプトの作成に非常に熟練していますが、私のスキルはまだJMPの初歩的なものです。 それにもかかわらず、私はそれを実行させました。
1つのセットをもう1つのセットに引き延ばすという考えはありましたが、まだ試みていませんでしたが、変位値を一致させるという考えは、非常に役立ち、非常に理にかなっています。
重ねて感謝します！
