ドナルド・トランプのツイートは嘘をつかない私はドナルド・トランプによって送信されたツイートのデータベースで遊んでいます（ http://www.trumptwitterarchive.com/archive ）。 1月1日からの1日あたりのツイート数を見ると、ガンマ分布（知っていた）に従っていることがわかります。
上記のPDFおよびCDFプロットの緑色の線は、近似されたガンマ分布です。
データを見ると、ドナルドが1日に5つ以下のツイートを持っていると思っていたほど珍しいことではないことがわかりました。 先週の金曜日と土曜日を除いて、1月から6日が経過し、ツイート数は5以下です。
- 1月5日-2ツイート
- 1月8日-1ツイート
- 2月16日-3ツイート
- 3月8日-4ツイート
- 7月20日-3ツイート
- 8月21日-4ツイート
1日あたりのツイート数の中央値は30です。
ガンマ分布をフィッティングした後、特定の数のツイートの可能性を導き出すことができます。 金曜日、土曜日、日曜日のツイート数の可能性は次のとおりです。
- 金曜日-2つ以下のツイート-0.27％の可能性、または0.4％以下、97.5％の信頼度
- 土曜日-3つ以下のツイート-0.69％の可能性、または1.0％以下、97.5％の信頼度
- 日曜日-9回以下のツイート-7.3％の可能性、または10.2％以下、97.5％の信頼度
月曜日に、彼は31のツイートをしました。 今日（火曜日10/6）までに、彼は45のツイートをしました。 明らかに彼は気分が良くなっています。
上記の3つの可能性を組み合わせると、0.0004％（4 ppm）以下であり、金曜日から日曜日のツイート数が少ないことが自然に発生する可能性は97.5％です。
大統領が1日にツイートする回数よりも、大統領の幸福度を測定するのに適した指標は考えられません。 彼は非常に重病でした。 彼のつぶやきは嘘をつかない。
データポイントを特定の信頼度で組み合わせるためのルールがわかりません。 3つの確率を97.5％の信頼度の傷と組み合わせると、97.5％の信頼度よりはるかに高い確率になるようです。 誰かがこれに光を当てることができますか？ また、誰かが私の分析でエラーを見ることができる場合（おそらく多くあります）、遠慮なくそれらを指摘してください。 生データを添付しましたので、ご自身でお試しいただけます。
分析Re：ドナルドトランプのツイートは嘘をつかない毎日のツイート数の簡単なI / mRチャートを試しましたか？Re：ドナルドトランプのツイートは嘘をつかないこんにちはP、私はそれを試していません。 考えましたが、管理図についてはよくわかりません。 試してみて見つけたものを投稿したい場合は、生データが元の投稿に添付されます。
Re：ドナルドトランプのツイートは嘘をつかないグッドコール@P_BartellこれがI、MRチャートの写真です。 tweatsの数に一貫性がありません。 データにはいくつかの異常な点があります。 データの信頼性はどれくらいですか？ データがカウントされた日からのデータはどの程度確実ですか？ しかし確かに、最近イベントが発生したとき（したがって、「気分が良くなるかどうか」に原因を割り当てようとしているもの）、ツイートの数は異常ではありませんでした（したがって、シューハートごとに割り当てることはできません）。
Re：ドナルドトランプのツイートは嘘をつかないありがとう@statman 。 チャートをまとめてくれてありがとう。 はい、ポイントは信頼できます。 彼らはから来ましたhttp://www.trumptwitterarchive.com/archive私の元の投稿に記載されているように。 ツイートの数に一貫性がないことには同意しますが（誰かからの1日のツイート数に一貫性があるとは思わない）、その数は正確です。
私はこれについて考えていましたが、I、MRチャートがこの分析に適したツールであるとは思いません。 管理図は、正規分布に従うパラメーターで機能します。 私の投稿に記載されているように、ツイートの数は正規分布ではなく、右に大きく偏っているガンマ分布に従います。 私が調べている異常は分布の左側で発生しているので、I、MRチャートがそれを検出しないことは驚くべきことではありません。
私の元の分析はI、MRチャートよりも適切だと思いますが、私はこれについて間違っていることを受け入れ、他の人のフィードバックや提案を聞くことを非常に受け入れています。
Re：ドナルドトランプのツイートは嘘をつかない管理図は、正規分布が有効であると想定（または要求）していません。 Wheeler andChambersの「統計的プロセス制御の理解」またはShewhartの「製造された製品の品質の経済的制御」または「危機からの脱却」P.334-335を参照してください。 簡単に読むために、ウィーラーとニーブの論文「シューハートの管理図と確率アプローチ、1996年」は明らかにこの点を指摘します。
あなたの声明について「 （私は誰からのツイートの毎日の数が一貫しているとは思わない）」、一貫性のないものと一貫性のあるものとの間には大きな違いがあります。 誰かのツイートにランダムな変化を期待しないのはなぜですか？
議論する必要はありませんが、数値が正確または信頼できることをどのように知っていますか？ その数には、削除または検閲されたツイートが含まれていますか？ （ツイートの長さの制限により）5つのツイートを受け取るメッセージは5または1としてカウントされますか？ 参照されたWebサイトを維持する責任は誰にありますか？ 彼らはどの政治組織とも無関係ですか？
Re：ドナルドトランプのツイートは嘘をつかない視野を広げてくれてありがとう@P_Bartellそして@statman 。
管理図を読んだところ、分布が正常である必要はないことがわかりましたが、異常な場合は調整が必要です。 管理限界（statmanのチャートの管理限界の下限については1日あたり-22.6ツイート）が物理的に不可能な場合、明らかに何か問題があります。
1日のツイート数がガンマ分布に従うという仮定を続けて、正規分布の管理図と同じ確率（ゾーンAで15.9％と84.1％、ゾーンBで2.28％と97.72％）に基づいてゾーン制限を選択しました。 、および0.135％および99.865％）。 10月初旬の2つのポイントは、ルール3（ゾーンAの3つのポイントのうち2つ）に違反しているため、制御不能として強調表示されます。
一貫性について混乱してすみません。 「ツイート数に一貫性がない」とはどういう意味かよくわかりません。 ポイントが正規分布していない場合は、ガンマ分布で分布しているように見えます。
データソースを再確認するようにリクエストしていただきありがとうございます。 サイト自体によると、2017年1月27日以降に削除されたすべてのツイートが含まれています。 これに先立ち、彼らはドナルドのツイッターアカウントを1時間ごとにチェックしていたため、投稿されたツイートを見逃してすぐに削除される可能性がありました。 2017年1月27日以降、彼らはリアルタイムでアカウントをチェックするため、削除する前にツイートをキャプチャします。 これはデータの自然な変動の一部であるため、単一のメッセージが複数のツイートに分割されるかどうかは関連性がないと思います。 データセットは確かに私がツイッターで見た最新のツイートと一致しています。 私が見逃したバイアスを見つけたら、共有してください。
要約すると、管理図は、調査する必要のあるデータの領域を強調するための優れた方法だと思います。 データのセクションの特定の尤度を生成するための優れたツールではないと思います。 結合されたデータポイントから単一の信頼水準を生成する方法についての未解決の質問にもかかわらず、私が実行した分析はこれにより適切であるように思われます。 誰かがそのような信頼を生み出す方法について洞察を持っているか、分析の欠陥やそれを実行するためのより良い方法を見ることができるなら、共有してください。
Re：ドナルドトランプのツイートは嘘をつかないRoly、人々が「視野を広げる」のを手伝ってくれることをいつも嬉しく思います！
おそらくもう少し広がっています...あなたの声明 "分布が正常である必要はないことを理解しましたが、正常でない場合は、調整が必要です。 "は正しくなく、管理図の方法論の主要な誤解を浮き彫りにします（同意しない場合は、おそらく、あなたの主張を裏付ける文献のセクションを見つけることができます）。 問題が列挙型である場合、分布（およびそれに関連する確率）に関心がありますが、問題は分析的であるため、分布はほとんど重要ではありません。 私はあなたが読むことをお勧めしますデミング「行動の基礎としての確率について」、アメリカの統計学者、１９７５年１１月、Ｖｏｌ。 29、No。4。確かに、管理下限が0に切り捨てられた場合はより合理的に見えますが、すべてではないにしてもほとんどのユーザーがチャートの評価でこれを認識しています。 ソフトウェアは、解釈に関係なく、単に数学を実行しています。 すべてではないにしても、ほとんどの統計出力をコンテキストで解釈する必要があると思います。
あなたのコメントについて：
「一貫性について混乱してすみません。 「ツイートの数に一貫性がない」とはどういう意味かよくわかりません。 ポイントが正規分布していない場合は、ガンマ分布で分布しているように見えることに同意します。」 この概念を理解するのは難しいと思います。 おそらくこれが、多くの人が管理図を適切に使用する方法を知らない理由です。 これをもう一度言いますが、矛盾は分布とは何の関係もありません。 p。 359、デミング、「危機から」。 シューハート管理図の美しさは、分布がないと想定していることです。 それらは時系列のデータをグラフィカルに表示します（これは分布分析では失われます！）。 「ディストリビューションは、プロセスのパフォーマンスの累積履歴のみを表示し、その機能については何も表示しません...プロセスの機能は、ディストリビューションではなく、管理図を使用して達成および確認できます」、デミング、「危機からの脱却」 、P。314。 範囲チャートは、次の質問に答えます。サブグループ内の変動（サブグループ内で変数が変化するため）は一貫性があり、安定しており、したがって予測可能ですか？ この参照で一貫しているとは、期待される、予測可能な変動量。 MRチャートの場合、回答される質問は類似しています。連続するデータポイントの変動（連続するデータポイント間で変数が変化するため）は一貫性があり、安定しており、したがって予測可能ですか？ つまり、ツイートの数に一貫性がないと言うと、これはツイートを投稿するプロセスが予測できず、ランダムで不安定ではないことを意味します。 統計/確率が依存するため、このプロセスを列挙統計で要約したり、確率ステートメントを作成したりすることは、自信を持って行うことは困難です。いつあなたはデータを見ました。
データソースについて...誰がツイートを送信したかはおそらく答えられず、「ドナルド」に登録されたアカウントのために来たというだけです。 実際のツイート数や送信者を直接知ることはできません。 測定プロセスに偏りはありますか？ 数字は正確ですか？ 答えられません。 しかし、洞察を提供するためのサンプリング計画を提案することはできます。
関連する確率を伴う分布分析は、一貫性がなく、ランダムではなく、予測不可能なプロセスには不適切です。
再びデミングからのこの引用をあなたに残します（上記の論文、：
「分散分析、t検定、信頼区間、および本で教えられている他の統計手法は、興味深いものですが、予測の基礎を提供せず、生産の順序に含まれる情報を埋めているため、不適切です。 データ分析用のすべてではないにしてもほとんどのコンピューターパッケージは、それらが呼ばれるように、非効率性の明白な例を提供します。」
Re：ドナルドトランプのツイートは嘘をつかないこんにちはビル。 あなたの投稿は非常に紛らわしいと思います。返信する前に反芻するのに数日かかりました。
私が最も困惑していると思うあなたの最近の投稿の部分は、「ツイートを送信した人に答えることはできません。彼らは「ドナルド」に登録されたアカウントのために来ただけです」です。 http://www.trumptwitterarchive.com/archive @realDonaldTrumpからの投稿のアーカイブであると主張しています。 Twitterフィードにリストされている最新の投稿を確認すると、それらは一致しています。 リストされている54Kの投稿を確認して、すべて一致していることを確認していませんが、確認したすべての投稿が一致していることを確認しました。 データソースの信憑性をチェックすることが重要であることに同意します。 ただし、whatifsよりもデータを使用する方が好きです。 アーカイブが@realDonaldTrumpによるツイートの正確な記録ではない、または@realDonaldTrumpによって送信されたツイートが当社の社長からのものではないというデータがある場合は、共有してください。
管理図で私がいることをあなたは明らかにはるかによく知っていますが、「問題は分析的であるため、分布はほとんど重要ではない」というあなたの声明にはまだ苦労しています。 統計出力はコンテキストで解釈する必要があり、考慮する必要があるコンテキストの1つは、元のデータが従う分布であることに非常に同意します。 私はあなたが参照している本や論文にアクセスできません。 それらへのリンクを共有できれば、それは役に立ちます。 非正規データの管理図を調整する方法に使用したリファレンスはhttps://www.spcforexcel.com/knowledge/variable-control-charts/control-charts-and-non-normal-data 。 それらが概説する4つの方法のうち、4番目（分布が正常である場合にパーセンタイルに一致するようにゾーン制限を調整する）は、この状況に最も適切であるように思われ、管理限界の下限が物理的に達成できないという私の当初の懸念を完全に解決します。
Wheeler andNeaveの論文「Shewhart'sChartsand the ProbabilityApproach」1996（1996年）のコピーをなんとか見つけました。 http://www.spcpress.com/pdf/DJW088.pdf ）。 非常に興味深い読み物。 共有してくれてありがとう。 論文から、私が行ったゾーン調整は、チャートがシューハートが意図したような実際の管理図ではなくなったことを意味していることがわかります。 ただし、管理図が物理的に達成できない管理限界（1日あたりの負のツイート）を生成するという問題を克服することはできません。 これにより、管理図が平均より下のデータポイントの制御された変動と制御されていない変動（その目的）を区別する機能が削除されます。 おそらく、管理図は、@ realDonaldTrumpが10/2に2ツイートのみ、10/3に3ツイートのみを送信する可能性を調査するのに適したツールではないことに同意できます（申し訳ありません） @P_Bartell ）。
あなたが議論したいことがもっとない限り、私はこのスレッドへの投稿をやめ、連続観測の信頼限界を組み合わせる方法についての私の最初の質問をする新しいスレッドを設定します。
私の投稿への返信に時間を割いていただきありがとうございます。 フィードバックをお待ちしております。
Re：ドナルドトランプのツイートは嘘をつかないこれも私の最後の応答にします。 私が言えるのは私が試したということだけです。 ポイントの伝達に問題があり、申し訳ありません。 @realDonaldTrumpからのツイートが大統領だけのものではない可能性があるというレポートへのリンクは次のとおりです。
https://www.npr.org/2018/04/19/603904858/who-is-the-mystery-man-behind-realdonaldtrump-besides-the-president
https://www.wired.com/story/tell-when-someone-else-tweets-from-realdonaldtrump/
https://www.wnycstudios.org/podcasts/takeaway/segments/president-trumps-tweet-co-pilot
グーグルそれ。 測定システムを信頼できない場合、どの分析に自信があるのかわかりませんか？
管理図法の正しい使用法と解釈については、すでに複数の情報源を提供しました。 そして、はい、管理図の不適切な使用の例はたくさんあります。 この引用はあなたの参照からです "管理図を使用してデータをプロットする前に、データを正規分布させる必要があると聞いたことはありますか？個人の管理図について話すときに、これをよく耳にします。これは神話です。管理図を使用する前に、データを正規分布させる必要はありません–個人管理図を含みます。 "。
デミングの「危機」（ https://mitpress.mit.edu/books/out-crisis ）
デミングの論文： https://www.jstor.org/stable/i326388
シューハートの本： https://books.google.com/books?id=EoynRAl0Po4C&source=gbs_similarbooks
ちなみに、2020年のデータしか使っていないようです。2009年以降のツイートのグラフです。 また、オリジナル、リツイート、返信、リンク/画像、ツイートの複数のカテゴリがあります。
