Vous utilisez Fit Censored pour d'autres distributions?Salut. Je suis intéressé par l'utilisation de la fonction Fit Censored () pour adapter les distributions à mes données. Jusqu'à présent, il semble que je ne peux s'adapter qu'à ces distributions: Weibull, LogNormal, LogLogistic, Frechet, SEV, Normal, Logistic et LEV.
Ma question: y a-t-il un moyen de s'adapter à JohnsonSU / SL / SB ou multimodal normal en utilisant cette fonction? Par exemple, ce script renvoie une erreur pour moi:
Names Default To Here(1);
result =
Fit Censored(
Distribution("JohnsonSU"),
Y(
[142, 156, 163, 198, 204, 205, 232, 239,
240, 261, 280, 296, 323, 344]
)
);
Show(result);Erreur: Distribution "JohnsonSU" non reconnue lors de l'accès ou de l'évaluation de "Distribution", Distribution (/ * ### * / "JohnsonSU")
Ou est-il possible que j'oublie une autre fonction qui peut adapter une distribution à mes données? S'il est vrai que je peux toujours utiliser la plateforme de distribution pour adapter mes données à des distributions alternatives, la fonction Fit Censored semble être beaucoup plus rapide. Je suppose qu'il a moins de frais généraux.
Tout conseil est apprécié. Merci.
ScriptingRe: Utiliser Fit Censored pour d'autres distributions?La fonction Fit Censored () s'adapte uniquement à la plupart des distributions disponibles sur la plate-forme Life Distribution, mais pas à certaines des distributions uniquement disponibles sur la plate-forme de distribution. La fonction ne peut pas s'adapter aux deux distributions qui vous intéressent.
Il est intéressant que vous disiez que Fit Censored () est beaucoup plus rapide. C'est compréhensible, car la plate-forme a des frais généraux sur la génération de graphiques et d'autres rapports. Mais à moins que vos données ne soient assez volumineuses ou que vous analysiez de nombreuses données, la différence devrait être négligeable. Surtout, si vous comparez Weibull, Lognormal, etc.
Si vous pensez que la distribution est lente, à cause des deux distributions qui vous intéressent, alors je suppose qu'il y a un malentendu. Parce que les deux distributions qui vous intéressent sont des modèles complexes et nécessitent un calcul intensif. Même s'ils étaient disponibles dans Fit Censored, il n'y aura pas beaucoup de différence.
Re: Utiliser Fit Censored pour d'autres distributions?Répondant à ma propre question.
J'ai creusé un peu plus et j'ai trouvé cette fonction: Ajuster la transformation à la normale ().
Names Default To Here(1);
datavec = [-3.7975076, 0.48221038, -1.3082712,
-1.860647, -6.9470789, -17.237024, -19.470857,
-6.1855986, 2.16525629, -30.990061];
freqvec = [1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2];
As Table(datavec || freqvec);
Column(1) << set name("x");
Column(2) << set name("freq vec");
results =
Fit Transform To Normal(
Distribution("glog"),
Y(datavec),
freq(freqvec)
);
Show(results);J'essaye de comprendre ce qu'il fait cependant. À première vue, il semble adapter un vecteur de données aux distributions Johnson SL / SB / SU ou GLog, renvoyant les paramètres de cette distribution respective. Si c'est le cas, c'est exactement ce que je veux. Est-ce que quelqu'un est plus familier avec cette fonction et est-ce que je la comprends correctement?
Je suis confus car le nom de la fonction semble impliquer qu'il transforme le vecteur en une distribution normale, mais si tel était le cas, en quoi cela serait-il différent de simplement ajuster vos données à une distribution normale? Je ne comprends pas vraiment quand cette fonction serait utilisée. Si quelqu'un le sait, partagez-le!
Re: Utiliser Fit Censored pour d'autres distributions?Merci pour l'aide. Oui, je pense que mon ensemble de données est probablement assez grand IMO (10 à 20 000 colonnes et 10 à 100 000 lignes. Je suppose que tout est relatif). Lorsque j'essaie d'ajuster des distributions à ces données, chaque milliseconde compte. Je n'ai pas encore testé la vitesse de la méthode Fit Censored par rapport à la méthode de la plate-forme de distribution, mais mon instinct est que la première sera plus rapide. De plus, je trouve l'ancienne méthode plus facile par programmation pour extraire les paramètres d'ajustement.
