절사 평균 공식첫 번째 열에 샘플 번호가 있고 그 다음에는 샘플의 다양한 측정값이 포함된 180개 열이 있는 데이터 세트가 있습니다. 나는 테이블에 있는 100개의 샘플 각각에 대해 5% 절사 평균을 얻고 싶습니다.
샘플 수가 많기 때문에 분포 > 요약 통계를 수행하는 것은 매우 비현실적입니다. 수식을 사용하여 직접 가져올 수 있는 방법이 있나요?
또는 가능하면 열을 쌓고 요약 함수를 사용할 수 있지만 여기서도 절사 평균을 얻는 방법을 알 수 없습니다.
고급 통계 모델링데이터 혼합 및 정리데이터 탐색 및 시각화대량 맞춤화품질 및 프로세스 엔지니어링Re: 절사 평균 공식정확히 내가 필요했던 것입니다. 감사합니다.
어떤 이유에서인지 제가 테이블을 수동으로 만들 때 JMP에서는 소스 스크립트를 표시하지 않았습니다. 이것은 완벽하게 작동했습니다.
Re: 절사 평균 공식JMP가 도움을 드릴 수 있을 것입니다. 테이블을 수동으로 생성하고 결과 테이블에서 테이블 스크립트를 확인합니다.
Re: 절사 평균 공식이것은 당신이 원하는 것을 제공해야합니다
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: 절사 평균 공식감사해요 @jthi , 이것은 나를 거기까지의 대부분의 길로 데려왔습니다.
이를 사용하여 처리 시간을 더 쉽게 관리할 수 있도록 다른 모든 것을 계산하지 않고 '절단된 평균만'으로 곧바로 이동하는 스크립트를 얻을 수 있었습니다.
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
)
)
이제 내가 찾고 있는 것은 '결합된 데이터 테이블 만들기' 단계를 수행하기 위해 여기 끝에 추가할 수 있는 스크립트뿐입니다. 일단 손질된 수단을 확보한 후에는 추가 데이터 조작이 있으므로 단일 스크립트에 모든 것을 포함하는 것이 이상적입니다.
Re: 절사 평균 공식예, 평균은 데이터의 중간 90%에서 가져옵니다.
Re: 절사 평균 공식배포를 사용하는 것은 상당히 쉬운 옵션이라고 생각합니다. 측정 데이터를 Y로, 열 및 샘플 번호를 열 기준(프로브 데이터 사용)으로 사용하여 분포를 생성합니다. 데이터가 많으면 속도가 느려지고 최악의 경우 JMP가 충돌할 수 있으므로 스크립팅하는 것이 더 나은 옵션일 수 있습니다. 동일한 프로세스를 스크립팅하려면 행렬 계산이나 다른 방법을 사용하세요.
분포를 얻은 후 Ctrl + Alt를 누른 상태에서 분포 중 하나 옆에 있는 빨간색 삼각형을 클릭하고 요약 통계 이외의 모든 항목을 비활성화하고(조금 더 빨라야 함) 확인을 누릅니다.
이후. Ctrl + Alt를 누른 상태에서 요약 통계 옆에 있는 빨간색 삼각형을 누릅니다.
요약 통계 사용자 정의를 활성화하고 확인을 누릅니다.
Trimmed Mean 이외의 모든 항목을 제거합니다.
그리고 확인을 누르세요.
이제 다음과 같은 아름다운 배포 보고서가 생겼습니다.
트리머 수단 중 하나를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 결합된 데이터 테이블 만들기를 선택합니다.
모든 매개변수 및 그룹에 대해 5% 절사 평균을 갖는 데이터 테이블이 생성되어야 합니다.
Re: 절사 평균 공식안녕 @HarriBradbeer ,
나는 이것이 열 수식이나 JSL 스크립트를 사용하여 쉽게 수행될 것이라고 확신합니다.
그런데 조금 더 도움을 드리고자 5% 절사 평균이 무엇을 의미하나요? 이는 데이터의 하위 5%와 상위 5%를 잘라낸다는 뜻인가요?
감사해요,
DS
