Je ne sais pas comment utiliser « Poids » dans « Analyser »Je veux faire quelque chose de vraiment simple. Par souci de simplicité, supposons que j'ai deux groupes, disons avec N=2 000 dans le groupe 1 et N=3 000 dans le groupe 2. J'aimerais calculer une moyenne globale d'une variable Y collectée pour chaque groupe. La moyenne de Y dans le groupe 1 est de 4 et dans le groupe 2 de 8. La moyenne globale ici serait la moyenne non pondérée et non la moyenne pondérée – elle devrait être de 6. J'aurais peut-être pensé que je devrais mettre les valeurs suivantes pour "Poids" :
Groupe 1 : 5 000/2 000
Groupe 2 : 5 000/3 000
Mais ceux-ci ne donnent pas le nombre attendu. Pouvez-vous m'aider à comprendre l'option « Poids » dans Analyse:JMP et me dire quels poids je dois utiliser pour mon problème ?
Modélisation statistique avancéeÉtudes de consommation et de marchéMélange et nettoyage des donnéesRe : Je ne sais pas comment utiliser « Poids » dans « Analyser »
@hogi a écrit:
En suivant le premier lien, j'ai trouvé :
Mais pour Freq in Générateur de graphiques , les valeurs doit être des nombres entiers - sinon ils sont ignorés :
[compte < 10, bien que Freq ~ 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 : Je ne sais pas comment utiliser « Poids » dans « Analyser »J'ai trouvé cette discussion après quelques surprises avec Tableaux/Résumé.
Nous avons commencé par utiliser le poids dans les tableaux/résumés selon l'idée :
et j'ai découvert que Median est l'un des cas les plus simples pour expliquer la différence entre Fréquence et Poids 
Il renvoie toujours la valeur « centrale », quelle que soit la pondération. Donc, utiliser Weight ne fonctionne pas.
La "solution de contournement":
Si l'utilisateur souhaite poids différentes valeurs différemment dans un calcul médian, il doit utiliser Fréquence , c'est à dire tell[] la procédure selon laquelle il y a plus d'observations que de lignes dans l'ensemble de données.[ La différence entre les fréquences et les poids dans l'analyse de régression ]
Tout cela a définitivement du sens
mais néanmoins : surprenant quand on le voit du premier coup.
et : dangereux - si vous ne le voyez pas 
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 : Je ne sais pas comment utiliser « Poids » dans « Analyser »@profjmb : Comme l'exemple de @Georg est similaire à votre suggestion d'utiliser des poids inverses pour contrer les différents N_rows (il a pris vos poids mis à l'échelle de 1/2), je m'interroge sur votre Mais ceux-ci ne donnent pas le nombre attendu.
Vous n'avez pas obtenu le même résultat ?
Re : Je ne sais pas comment utiliser « Poids » dans « Analyser »Et concernant le résumé :
https://www.jmp.com/support/help/en/17.0/index.shtml#page/jmp/summary-launch-window.shtml#ww272136
ah, d'accord.
En suivant le premier lien, j'ai trouvé :
Alors, légèrement caché, mais sous la ligne :
Contrairement à la variable FREQ dont les valeurs doivent être des entiers, les poids peuvent être fractionnaires.
depuis La distinction entre les instructions WEIGHT et FREQ (SAS) n'est pas valable pour Jmp ?
Re : Je ne sais pas comment utiliser « Poids » dans « Analyser »La meilleure documentation pour JMP que j'ai pu trouver rapidement est Ajustement de modèles linéaires > Spécification du modèle > Lancer la plateforme Ajuster le modèle > Éléments dans la fenêtre de lancement du modèle Ajuster .
La distribution a la sienne https://www.jmp.com/support/help/en/17.0/#page/jmp/launch-the-distribution-platform.shtml#
tout comme le tableau https://www.jmp.com/support/help/en/17.0/#page/jmp/launch-the-tabulate-platform.shtml#
Re : Je ne sais pas comment utiliser « Poids » dans « Analyser »Le
- Contrairement à la variable FREQ dont les valeurs doivent être des entiers , les poids peuvent être fractionnaires.
La distinction entre les instructions WEIGHT et FREQ ne tient pas pour Jmp ?
en ignorant les fractions : 6
si les fractions fonctionnent aussi : 6,4 <- résultat pour les 4 cas
idem pour Analyser/Distribuer et Analyser/Tabuler...
modifier:
veuillez également noter que N=2, même si la fréquence > 1000
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 : Je ne sais pas comment utiliser « Poids » dans « Analyser »Je pense, je comprends ce que vous voulez, mais pas pourquoi vous en avez besoin. Et je suis d'accord avec les réponses ci-dessus, le poids n'est peut-être pas la bonne solution.
Si vous voulez faire simple, j'utiliserais l'approche en 2 étapes, en calculant d'abord les moyennes du groupe, puis en calculant les moyennes des moyennes (en ignorant la fréquence).
Cela signifie donc que vous voulez que chaque groupe soit pondéré de manière égale et que la moyenne soit de 6, voir la deuxième capture d'écran.
Mais la norme dans JMP est que chaque ligne a le même poids, comme d'autres l'ont déjà souligné. Et si vous avez vraiment besoin de faire cela dans un "tableau empilé", vous devez calculer les poids de cette manière, pour que le résultat soit celui que vous voulez, mais cela pourrait devenir assez compliqué et déroutant en utilisant plus de groupes - donc je ne le recommande pas. .
Juste à titre d'illustration, voir le script ci-dessous.
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 : Je ne sais pas comment utiliser « Poids » dans « Analyser »Premièrement, le poids n'est pas la fréquence. Si vous savez ce que fait Freq, alors Weight fait quelque chose de différent, voire plus.
Je voudrais souligner les deux articles SAS suivants :
En mon mot, utilisez Weight uniquement si vous souhaitez modifier l'impact des observations individuelles sur votre analyse. Par exemple, comme dans le deuxième article ci-dessus, on peut souhaiter tempérer l’influence des valeurs aberrantes dans l’analyse.
Donc, que vous souhaitiez ou non utiliser le poids et comment l'utiliser, vous voudrez peut-être vous demander quel impact cela peut avoir sur votre analyse et comment interpréter cet impact.
Dans l'exemple que vous avez donné, et d'après la façon dont vous décrivez, je ne peux qu'imaginer que vous disposez d'une sorte de données récapitulatives, alors vous souhaitez utiliser Weight pour "corriger" les contributions des statistiques récapitulatives de groupes individuels. Mais je ne connais aucune plate-forme JMP conçue pour gérer des données récapitulatives, à l'exception de certains outils sous Aide> Exemple d'index. Si vos données sont sous leur forme originale, vous n'avez pas besoin de Weight comme l'a dit mon collègue.
Re : Je ne sais pas comment utiliser « Poids » dans « Analyser »Sauf si je lis mal votre message, une façon de trouver la valeur moyenne de chaque groupe consiste à structurer le tableau de données avec deux colonnes, "Groupe" comme variable nominale et "Y" comme variable continue dans la deuxième colonne. Ensuite, une simple plateforme de distribution exécutée avec la variable "Groupe" dans la fenêtre Par et la variable "Y" dans la fenêtre Y, colonnes et vous obtiendrez deux histogrammes et tableaux statistiques récapitulatifs, un pour chaque valeur dans la colonne "Groupe". . Vous n'avez pas besoin de vous soucier de la fenêtre Poids.
Re : Je ne sais pas comment utiliser « Poids » dans « Analyser »même exemple que ci-dessus, avec Graph Builder :
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 ) ));
... et le résultat est 6,4.
alors, Graph Builder suit les mêmes lignes que les autres plateformes ?
non -- GraphBuilder passe automatiquement au poids :
... avec l'impact mentionné précédemment sur d'autres statistiques comme la médiane
@hogi a écrit : Tout cela a définitivement du sens
mais néanmoins : surprenant quand on le voit la première fois.
et : dangereux - si vous ne le voyez pas;)
Et les décomptes (article précédent), pourquoi le graphique est-il trompeur ?
La fréquence n'a pas d'impact sur les comptages , ni dans Graph Builder ni dans les statistiques récapitulatives.
[-> J'ai ajouté un commentaire au post sur les statistiques récapitulatives]
