推測しているだけですが、分位数または累積分布関数に重みを適用するのは理にかなっていますか?
それは瞬間的には理にかなっていますが、CDFではそうではないかもしれません。
何らかの理由で、Median()を要約に追加するとき、提供された重みを無視しますその他の統計について。
ここでは、すべての男性の行の重みが0である単純なフィルターを作成しているため、男性の最大値と最小値は存在しないはずです。
Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
// New column: Filter
dt << New Column( "Filter",
Numeric,
"Continuous",
Format( "Best", 12 ),
Formula( :sex != "M" )
);
list_columns_to_group = {"height", "weight"};
<BR /><BR />// Ignores weights for max, min...
dt << Summary( Group( :Sex ),
Mean(list_columns_to_group),
Max( list_columns_to_group ),
Min(list_columns_to_group ),
Median(list_columns_to_group),
Weight(:Filter));
<BR /><BR />// Works as expected
dt << Summary( Group( :Sex ),
Mean(list_columns_to_group),
Max( list_columns_to_group ),
Min(list_columns_to_group ),
//Median(list_columns_to_group),
Weight(:Filter));
私が見つけた主な問題は、他の統計の重みを無視することであるため、説明を更新しました。
体重の中央値については、これ自体がトピックです:)
https://en.wikipedia.org/wiki/Weighted_median