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Fórmula para la media recortada

Tengo un conjunto de datos que tiene un número de muestra en la primera columna y luego 180 columnas de varias medidas de la muestra. Quiero obtener la media recortada del 5% para cada una de las 100 muestras de la tabla.

Debido a la gran cantidad de muestras, pasar por Distribuciones > Estadísticas resumidas es muy poco práctico. ¿Hay alguna manera de hacer esto directamente usando una fórmula?

 

Alternativamente, podría apilar mis columnas y usar la función Resumen si es posible, pero tampoco veo cómo obtener una media recortada aquí.

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Exactamente lo que necesitaba, gracias.

Por alguna razón, JMP no me mostraba el script fuente cuando hice la tabla manualmente. Esto funcionó perfectamente.

Re: Fórmula para la media recortada

JMP debería poder ayudarte con eso. Cree la tabla manualmente y verifique el script de la tabla desde la tabla de resultados:

Re: Fórmula para la media recortada

Esto debería darte lo que quieres.

dis = Distribution(
 invisible,
 Continuous Distribution(
  Column( :MEASUREMENT VALUE ),
  Quantiles( 0 ),
  Histogram( 0 ),
  Vertical( 0 ),
  Outlier Box Plot( 0 ),
  Customize Summary Statistics(
   Mean( 0 ),
   Std Dev( 0 ),
   Std Err Mean( 0 ),
   Upper Mean Confidence Interval( 0 ),
   Lower Mean Confidence Interval( 0 ),
   N( 0 ),
   Trimmed Mean( 1 )
  )
 ),
 by( :PRODUCT_ID, :PROCESS_ID, :MEASUREMENT_TYPE )
);
Report( dis[1] )["Summary Statistics"][Table Box( 1 )] << make combined data table;

Re: Fórmula para la media recortada

Gracias @jthi , esto me ha llevado hasta allí.

Usando esto, logré obtener un script que irá directamente a la 'media recortada solamente' sin calcular todo lo demás, lo que hace que el tiempo de procesamiento sea más manejable.

Distribution(
 Continuous Distribution(
  Column( :MEASUREMENT VALUE ),
  Quantiles( 0 ),
  Histogram( 0 ),
  Vertical( 0 ),
  Outlier Box Plot( 0 ),
  Customize Summary Statistics(
   Mean( 0 ),
   Std Dev( 0 ),
   Std Err Mean( 0 ),
   Upper Mean Confidence Interval( 0 ),
   Lower Mean Confidence Interval( 0 ),
   N( 0 ),
   Trimmed Mean( 1 )
  )
 ),
 by(
  :PRODUCT_ID,:PROCESS_ID, :MEASUREMENT_TYPE
 )
)

Ahora todo lo que estoy buscando es un script que pueda agregar al final de aquí para realizar el paso "Crear tabla de datos combinados". Hay más manipulación de datos que quiero hacer una vez que tenga los medios recortados, por lo que sería ideal tenerlos todos en un solo script.

Re: Fórmula para la media recortada

Sí, la media se toma del 90% central de los datos.

Re: Fórmula para la media recortada

Creo que usar Distribución es una opción bastante sencilla. Cree una distribución con datos de medición como Y, columnas y número de muestra como por columna (usando datos de sonda). Si tiene muchos datos, esto será lento y, en el peor de los casos, podría bloquear JMP, por lo que crear secuencias de comandos podría ser una mejor opción (podría script este mismo proceso, utilice cálculos matriciales o algún otro método).

Una vez que tenga sus Distribuciones, mantenga presionado Ctrl + Alt y haga clic en el triángulo rojo al lado de una de las distribuciones y desactive todo lo demás además de Resumen de estadísticas (debería hacer esto un poco más rápido) y presione OK:

Después. mantenga presionado Ctrl + Alt y presione el triángulo rojo al lado de una de las Estadísticas de resumen.

Habilite Personalizar estadísticas de resumen y presione OK

Elimine todo lo demás además de la media recortada:

y presione Aceptar.

Ahora tenemos este hermoso informe de distribución:

 

Haga clic derecho en uno de los medios de recortador y elija Crear tabla de datos combinados:

Debería terminar con una tabla de datos con 5% de medias recortadas para todos los parámetros y grupos:

 

 

 

Re: Fórmula para la media recortada

Hola @HarriBradbeer ,

 

Estoy seguro de que esto debería ser fácil de hacer con una fórmula de columna o un script JSL.

 

Sin embargo, para ayudar un poco más, ¿qué quieres decir con una media recortada del 5%? ¿Significa esto que se eliminan el 5% inferior y el 5% superior de los datos?

 

Gracias,

DS