Este complemento traza y compara las áreas de cola para una amplia gama de funciones de densidad de probabilidad.Estas comparaciones pueden ser útiles al interpretar valores p frecuentistas o probabilidades posteriores unilaterales bayesianas.El complemento también es una forma conveniente de aprender la forma y la forma de las densidades más utilizadas en probabilidad y estadística.
Después de instalar el complemento arrastrando el archivo .jmpaddin a su ventana JMP, debe crear una pequeña tabla JMP que describa las densidades que se trazarán.Cada fila corresponde a una densidad diferente y se requieren varias columnas con nombres específicos para especificar completamente cada densidad y punto de corte de cola.Una vez configurada la tabla, asegúrese de que esté enfocada, luego haga clic en Complementos> Área de cola de densidad de probabilidad.
Se adjuntan varias tablas de ejemplo, y la denominada pdta_normal.jmp produce la siguiente salida. Ilustra la equivalencia de un valor p unilateral y la probabilidad posterior bayesiana de tener el signo incorrecto en una inferencia normal en una media.
Puede cambiar los valores de corte dinámicamente de tres formas diferentes: 1. Haga clic y arrastre las líneas de referencia de puntos verticales. 2. Introduzca valores en los cuadros Cortar. 3. Haga clic y arrastre los diamantes en las barras deslizantes.
La tabla de entrada debe contener las siguientes columnas:
- densidad (usada como etiqueta en las parcelas)
- formulario (palabra clave para el tipo de densidad, consulte la lista a continuación)
- cola (derecha o izquierda)
- corte (valores numéricos en los que dibujar los puntos de corte iniciales)
Además, debe especificar columnas numéricas correspondientes a los parámetros de las densidades deseadas.El siguiente extracto del código JSL del complemento muestra qué densidades están disponibles actualmente junto con los nombres de los parámetros que las acompañan:
required = associativearray();
required["beta"] = {"alpha","beta","theta","sigma"};
required["betabinomial"] = {"p","n","delta"};
required["binomial"] = {"p","n"};
required["cauchy"] = {"mu","sigma"};
required["chisquare"] = {"df","noncentrality"};
required["exp"] = {"theta"};
required["f"] = {"dfnum","dfden","noncentrality"};
required["frechet"] = {"mu","sigma"};
required["gamma"] = {"alpha","scale","threshold"};
required["gengamma"] = {"mu","sigma","lambda"};
required["gammapoisson"] = {"lambda","sigma"};
required["glog"] = {"mu","sigma","lambda"};
required["hypergeometric"] = {"s","k","n"};
required["johnsonsb"] = {"gamma","delta","theta","sigma"};
required["johnsonsl"] = {"gamma","delta","theta","sigma"};
required["johnsonsu"] = {"gamma","delta","theta","sigma"};
required["lev"] = {"mu","sigma"};
required["loggengamma"] = {"mu","sigma","lambda"};
required["logistic"] = {"mu","sigma"};
required["loglogistic"] = {"mu","sigma"};
required["lognormal"] = {"mu","sigma"};
required["negbinomial"] = {"p","n"};
required["normal"] = {"mu","sigma"};
required["poisson"] = {"lambda"};
required["sev"] = {"mu","sigma"};
required["shash"] = {"gamma","delta","theta","sigma"};
required["t"] = {"mu","sigma","df"};
required["weibull"] = {"shape","scale","threshold"};
Consulte la documentación de JSL para obtener más detalles sobre estas densidades y parámetros.
