「Weight」の使い方がわかりません。 「分析」で本当に簡単なことをしたいのです。 話を簡単にするために、2 つのグループがあると仮定します。グループ 1 に N=2,000、グループ 2 に N=3,000 があるとします。 各グループごとに収集された変数 Y の全体の平均を計算したいと考えています。 グループ 1 の Y の平均は 4 で、グループ 2 の Y の平均は 8 です。 ここでの全体の平均は加重平均ではなく、加重平均ではなく、6 になるはずです。 「Weight」に次の値を入力する必要があると考えたかもしれません。
グループ 1: 5,000/2,000
グループ 2: 5,000/3,000
しかし、それらは期待された数をもたらしません。 Analyze:JMP の「重み」オプションを理解して、問題にどのような重みを使用する必要があるかを教えていただけますか?
高度な統計モデリング消費者および市場調査データのブレンディングとクリーンアップRe: 「Weight」の使い方が分かりません。 「分析」で
@ほぎ書きました：
最初のリンクをたどると、次のものが見つかりました。
しかし、頻度についてはグラフビルダー、 その価値しなければならない整数でなければなりません - それ以外の場合は無視されます。
[カウントは 10 未満ですが、頻度は ~ 100]
Names Default to Here(1);
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
New Column( "freq", set each value( 100.5 ));
Graph Builder(
Variables( X( :sex ), Y( :age ), Frequency( :freq ) ),
Elements( Heatmap( X, Y, Legend( 5 ), Label( "Label by Value" ) ) )
)
Re: 「Weight」の使い方が分かりません。 「分析」で表/概要でいくつかの驚きを覚えた後、このディスカッションを見つけました。
私たちは、次のアイデアに沿って、表/概要で重みを使用することから始めました。
そして、中央値は、間の違いを説明する最も簡単なケースの 1 つであることがわかりました。周波数そして重さ
重み付けとは関係なく、常に「中心」の値を返します。 したがって、Weight を使用しても機能しません。
「回避策」:
ユーザーが希望する場合は、重さ中央値の計算では異なる値を使用する必要があります。周波数、つまりデータセット内の行数よりも多くの観測値があることをプロシージャに伝えます。[回帰分析における頻度と重みの違い]
これらすべては間違いなく理にかなっています
しかし、それにもかかわらず、初めて見たときは驚きます。
そして: 危険です - 見えないと 
dt = New Table( "test",
Add Rows( 120 ),
Compress File When Saved( 1 ),
New Column( "X_Value",
Formula( Row() )
),
New Column( "counts",
Formula( spectris:Gaussian( :X_Value, 1, 100, 5 ) ),
Set Selected
)
);
dt << Graph Builder(
Variables( X( :X_Value ), Y( :counts ) ),
Elements(
Points( X, Y, Legend( 3 ) ),
Smoother( X, Y, Legend( 4 ), Lambda( 0.000002 ) )
)
);
dt << Summary(
Mean( :X_Value ),
Median( :X_Value ),
Freq( :counts ),
output table name( "Freq(counts)" )
);
dt << Summary(
Mean( :X_Value ),
Median( :X_Value ),
Weight( :counts ),
output table name( "Weight(counts)" )
);
Re: 「分析」で「重み」をどのように使用すればよいかわかりません@profjmb : @Georgの例は、異なる N_rows に対抗するために逆重みを使用するというあなたの提案に似ているため (彼は重みを 1/2 にスケーリングしました)、あなたの提案について疑問に思います。しかし、それらは期待される数値を生成しません。
同じ結果は得られませんでしたか?
Re: 「分析」で「重み」をどのように使用すればよいかわかりません要約について:
https://www.jmp.com/support/help/en/17.0/index.shtml#page/jmp/summary-launch-window.shtml#ww272136
ああ、わかりました。
最初のリンクをたどると、次のものを見つけました:
それで、少し隠れていますが、次の行の下にあります。
値が整数でなければならない FREQ 変数とは異なり、重みは小数にすることができます。
から WEIGHT ステートメントと FREQ ステートメント(SAS) の区別は Jmp には当てはまりませんか?
Re: 「Weight」の使い方が分かりません。 「分析」で私がすぐに見つけた JMP に関する最良のドキュメントは次のとおりです。線形モデルの近似 > モデル仕様 > 近似モデル プラットフォームの起動 > 近似モデル起動ウィンドウの要素。
ディストリビューションには独自のhttps://www.jmp.com/support/help/en/17.0/#page/jmp/launch-the-distribution-platform.shtml#
表にするのと同じようにhttps://www.jmp.com/support/help/en/17.0/#page/jmp/launch-the-tabulate-platform.shtml#
Re: 「分析」で「重み」をどのように使用すればよいかわかりませんの
- 値が整数でなければならないFREQ 変数とは異なり、重みは小数にすることができます。
WEIGHT ステートメントと FREQ ステートメントの区別は Jmp には当てはまりませんか?
小数点以下は無視: 6
分数も機能する場合: 6.4 <- 4 つのケースすべてで結果
分析/配布および分析/集計についても同様です...
編集：
頻度が1000を超える場合でもN=2であることに注意してください。
dt = New Table( "test",
Add Rows( 2 ),
New Column( "variable", Set Values( [4, 8] ) ),
New Column( "N", Set Values( [2000, 3000] ) ),
New Column( "ratio", Formula( :N / Col Sum( :N ) ))
);
dt << Summary( Mean( :variable ), Weight( :N ), output table name( "weight(N)" ) );
dt << Summary( Mean( :variable ), Freq( :N ), output table name( "freq(N)" ) );
dt << Summary( Mean( :variable ), Weight( :ratio ), output table name( "weight(ratio)" ) );
dt << Summary( Mean( :variable ), Freq( :ratio ), output table name( "freq(ratio)" ) );
Re: 「Weight」の使い方が分かりません。 「分析」であなたが何を望んでいるのかは理解できますが、それに何が必要なのかはわかりません。 そして、私は上記の答えに同意します、その重みは適切な方法ではないかもしれません。
単純に計算したい場合は、2 段階のアプローチを使用します。最初にグループの平均を計算し、次に平均の平均を計算します (頻度は無視します)。
つまり、各グループに均等に重みを付け、平均は 6 になることを意味します (2 番目のスクリーンショットを参照)。
しかし、他の人がすでに指摘したように、JMP の標準では、各行の重みは同じです。 そして、本当にこれを 1 つの「積み上げテーブル」で行う必要がある場合は、その方法で重みを計算して、結果が望むものになるようにする必要がありますが、これは、より多くのグループを使用すると非常に複雑で混乱する可能性があるため、お勧めしません。 。
説明のために、以下のスクリプトを参照してください。
Names Default To Here( 1 );
// generate example table
dt = New Table( "test weight",
add rows( 5000 ),
New Column( "group", formula( If( Row() > 2000, "B", "A" ) ) ),
New Column( "value", formula( If( Row() > 2000, Random Normal( 8, 1 ), Random Normal( 4, 1 ) ) ) ),
New Column( "weight", formula( If( Row() > 2000, 5000 / 6000, 5000 / 4000 ) ) ),
New Column( "mean", formula( Col Mean( :value ) ) ),
New Column( "group mean", formula( Col Mean( :value, :group ) ) )
);
dt << add properties to table(
{new script(
"By Distribution",
Distribution( Stack( 1 ), Continuous Distribution( Column( :value ), Horizontal Layout( 1 ), Vertical( 0 ) ), By( :group ) )
), new script(
"Weighted Distribution",
Distribution( Stack( 1 ), Continuous Distribution( Column( :value ), Horizontal Layout( 1 ), Vertical( 0 ) ), weight( :weight ) )
)}
);
dt_sum = dt << summary( subgroup( :group ), Mean( value ) );
dt_sum << New Column( "all mean", Formula( Mean( :"Mean(value, A)"n, :"Mean(value, B)"n ) ) );
Re: 「Weight」の使い方が分かりません。 「分析」でまず、重みは周波数ではありません。 Freq が何をするかを知っている場合は、Weight は別のこと、または追加のことを行います。
次の 2 つの SAS 記事を指摘したいと思います。
私の言葉では、重みを使用するのは、個々の観察が分析に与える影響を変更したい場合のみです。 たとえば、上の 2 番目の記事のように、分析に対する外れ値の影響を緩和したい場合があります。
したがって、重みを使用するかどうか、またその使用方法にかかわらず、重みが分析にどのような影響を与えるか、またその影響をどのように解釈するかを自分自身に問いかけるとよいでしょう。
あなたが挙げた例では、あなたの説明の仕方から、ある種の要約データがあり、重みを使用して個々のグループの要約統計量からの寄与を「修正」したいとしか想像できません。 しかし、[ヘルプ] > [サンプル インデックス] にある一部のツールを除いて、JMP プラットフォームが概要データを処理するように設計されているとは知りません。 データが元の形式であれば、同僚が言ったように Weight は必要ありません。
Re: 「Weight」の使い方が分かりません。 「分析」で私があなたの投稿を読み間違えていない限り、各グループの平均値を見つけるための 1 つの方法は、2 つの列でデータ テーブルを構造化し、「グループ」を名目変数として、「Y」を 2 番目の列の連続変数として構成することです。 次に、[By] ウィンドウで「Group」変数を使用し、[Y, columns] ウィンドウで「Y」変数を使用して単純な分布プラットフォームを実行すると、「Group」列の各値に 1 つずつ、合計 2 つのヒストグラムと要約統計テーブルが得られます。 。 Weight ウィンドウをわざわざ操作する必要はありません。
Re: 「分析」で「重み」をどのように使用すればよいかわかりません上記と同じ例ですが、グラフ ビルダーを使用します。
dt = New Table( "test", Add Rows( 2 ),
New Column( "variable", Set Values( [4, 8] ) ),
New Column( "N", Set Values( [2000, 3000] ) ),
New Column( "ratio", Formula( :N / Col Sum( :N )*1000 ))
);
Graph Builder(Variables( Y( :variable ), Frequency( :ratio ) ), Elements( Bar( Y ) ));
...結果は6.4です。
では、Graph Builder は他のプラットフォームと同じ方針を踏襲しているのでしょうか?
no -- GraphBuilder は自動的に重み付けに切り替わります:
...前述のように、 中央値などの他の統計にも影響を与えます
@hogi は書きました:これらはすべて確かに理にかなっている
しかし、それでも、初めて見たとき、驚きます。
そして：危険 - 見えない場合は;)
そしてカウント（前回の投稿）、グラフが誤解を招くのはなぜですか?
Freq は、グラフ ビルダーでも要約統計でもカウントに影響を与えません。
[-> 要約統計に関する投稿にコメントを追加しました]
