Ce complément trace et compare les zones de queue pour un large éventail de fonctions de densité de probabilité.De telles comparaisons peuvent être utiles lors de l'interprétation des valeurs p fréquentistes ou des probabilités a posteriori unilatérales bayésiennes.Le complément est également un moyen pratique d'apprendre la forme et la forme des densités les plus couramment utilisées en probabilité et en statistiques.
Après avoir installé le complément en faisant glisser le fichier .jmpaddin sur votre fenêtre JMP, vous devez créer un petit tableau JMP décrivant les densités à tracer.Chaque ligne correspond à une densité différente et plusieurs colonnes avec des noms spécifiques sont nécessaires pour spécifier complètement chaque densité et point de coupe de queue.Une fois la table configurée, assurez-vous qu'elle est mise au point, puis cliquez sur Add-Ins > Probability Density Tail Area.
Plusieurs exemples de tables sont joints, et celui nommé pdta_normal.jmp produit la sortie suivante. Il illustre l'équivalence d'une valeur p unilatérale et la probabilité a posteriori bayésienne d'avoir le mauvais signe sous inférence normale sur une moyenne.
Vous pouvez modifier les valeurs de coupure dynamiquement de trois manières différentes : 1. Cliquez et faites glisser les lignes de référence verticales en pointillés. 2. Entrez des valeurs dans les zones Couper. 3. Cliquez et faites glisser les losanges dans les barres de défilement.
La table d'entrée doit contenir les colonnes suivantes :
- densité (utilisée comme étiquette dans les parcelles)
- formulaire (mot clé pour le type de densité, voir liste ci-dessous)
- queue (droite ou gauche)
- cut (valeurs numériques auxquelles dessiner les points de coupe initiaux)
De plus, vous devez spécifier des colonnes numériques correspondant aux paramètres des densités souhaitées.L'extrait suivant du code JSL du complément montre quelles densités sont actuellement disponibles ainsi que les noms de paramètres qui les accompagnent :
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"};
Reportez-vous à la documentation JSL pour plus de détails sur ces densités et paramètres.
