Ich bin mir nicht sicher, wie man „Gewicht“ verwendet. in „Analysieren“Ich möchte etwas wirklich Einfaches tun. Der Einfachheit halber gehen wir davon aus, dass ich zwei Gruppen habe, beispielsweise mit N=2.000 in Gruppe 1 und N=3.000 in Gruppe 2. Ich möchte einen Gesamtmittelwert einer Variablen Y berechnen, die für jede Gruppe erfasst wird. Der Y-Mittelwert beträgt in Gruppe 1 4 und in Gruppe 2 8. Der Gesamtmittelwert wäre hier der ungewichtete Mittelwert und nicht der gewichtete Mittelwert – er sollte 6 betragen. Ich hätte vielleicht gedacht, dass ich die folgenden Werte für „Gewicht“ eingeben sollte:
Gruppe 1: 5.000/2.000
Gruppe 2: 5.000/3.000
Aber diese ergeben nicht die erwartete Zahl. Können Sie mir helfen, die Option „Gewichtung“ in Analyze:JMP zu verstehen und mir sagen, welche Gewichtungen ich für mein Problem verwenden muss?
Erweiterte statistische ModellierungVerbraucher- und MarktforschungDatenmischung und -bereinigungBetreff: Ich bin mir nicht sicher, wie man „Gewicht“ verwendet. in „Analysieren“
@hogi schrieb:
Als ich dem ersten Link folgte, fand ich:
Aber für Freq in Graph Builder , die Werte muss ganzzahlig sein – andernfalls werden sie ignoriert:
[zählt < 10, obwohl 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" ) ) )
)
Betreff: Ich bin mir nicht sicher, wie man „Gewicht“ verwendet. in „Analysieren“Ich habe diese Diskussion nach einigen Überraschungen mit Tabellen/Zusammenfassung gefunden.
Wir haben damit begonnen, das Gewicht in Tabellen/Zusammenfassungen gemäß der Idee zu verwenden:
und fanden heraus, dass Median einer der einfachsten Fälle ist, um den Unterschied zwischen zu erklären Freq Und Gewicht 
Es gibt immer den „mittleren“ Wert zurück, unabhängig von der Gewichtung. Die Verwendung von „Gewicht“ funktioniert also nicht.
Der „Workaround“:
Wenn der Benutzer möchte Gewicht Um verschiedene Werte in einer Medianberechnung unterschiedlich zu verwenden, muss er sie verwenden Freq , dh Teilen Sie der Prozedur mit, dass es mehr Beobachtungen als Zeilen im Datensatz gibt.[ Der Unterschied zwischen Häufigkeiten und Gewichten in der Regressionsanalyse ]
Das alles macht auf jeden Fall Sinn
aber dennoch: überraschend, wenn man es zum ersten Mal sieht.
und: gefährlich – wenn man es nicht sieht 
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)" )
);
Betreff: Nicht sicher, wie man „Gewicht“ in „Analysieren“ verwendet@profjmb : Da das Beispiel von @Georg Ihrem Vorschlag ähnelt, inverse Gewichte zu verwenden, um die unterschiedlichen N_Zeilen auszugleichen (er hat Ihre Gewichte halbiert), wundere ich mich über Ihr „Aber diese ergeben nicht die erwartete Zahl.“
Sie haben nicht das gleiche Ergebnis erzielt?
Betreff: Nicht sicher, wie man „Gewicht“ in „Analysieren“ verwendetUnd zur Zusammenfassung:
https://www.jmp.com/support/help/en/17.0/index.shtml#page/jmp/summary-launch-window.shtml#ww272136
Ah, okay.
Über den ersten Link habe ich Folgendes gefunden:
Also, etwas versteckt, aber unter dem Strich:
Im Gegensatz zur Variable FREQ, deren Werte ganze Zahlen sein müssen, können Gewichte auch Bruchzahlen sein.
aus Die Unterscheidung zwischen den WEIGHT- und FREQ-Anweisungen (SAS) gilt nicht für Jmp?
Betreff: Ich bin mir nicht sicher, wie man „Gewicht“ verwendet. in „Analysieren“Die beste Dokumentation für JMP, die ich schnell finden konnte, ist Anpassen linearer Modelle > Modellspezifikation > Starten Sie die Plattform „Modell anpassen“ > Elemente im Startfenster „Modell anpassen“. .
Der Vertrieb hat seine eigene https://www.jmp.com/support/help/en/17.0/#page/jmp/launch-the-distribution-platform.shtml#
ebenso wie die Tabellierung https://www.jmp.com/support/help/en/17.0/#page/jmp/launch-the-tabulate-platform.shtml#
Betreff: Nicht sicher, wie man „Gewicht“ in „Analysieren“ verwendetDer
- Im Gegensatz zur Variable FREQ, deren Werte ganzzahlige Zahlen sein müssen , können Gewichte auch Bruchzahlen sein.
Die Unterscheidung zwischen den WEIGHT- und FREQ-Anweisungen gilt nicht für Jmp?
Brüche ignorieren: 6
wenn auch Bruchzahlen funktionieren: 6,4 <- Ergebnis für alle 4 Fälle
das Gleiche gilt für „Analysieren/Verteilen“ und „Analysieren/Tabellieren“ ...
bearbeiten:
bitte beachten Sie auch, dass N=2, auch wenn freq > 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)" ) );
Betreff: Ich bin mir nicht sicher, wie man „Gewicht“ verwendet. in „Analysieren“Ich glaube, ich verstehe, was Sie wollen, aber nicht, was dafür nötig ist. Und ich stimme den obigen Antworten zu, dass das Gewicht möglicherweise nicht der richtige Weg ist.
Wenn Sie es einfach machen möchten, würde ich den zweistufigen Ansatz verwenden, indem ich zuerst die Gruppenmittelwerte und dann die Mittelwerte der Mittelwerte berechne (ohne Berücksichtigung der Häufigkeit).
Das bedeutet also, dass jede Gruppe gleichmäßig gewichtet werden soll und der Durchschnitt bei 6 liegt, siehe zweiter Screenshot.
Aber Standard in JMP ist, dass jede Zeile das gleiche Gewicht hat, wie andere bereits betont haben. Und wenn Sie dies wirklich in einer „gestapelten Tabelle“ tun müssen, müssen Sie die Gewichtungen so berechnen, dass das Ergebnis Ihren Wünschen entspricht. Die Verwendung mehrerer Gruppen kann jedoch recht kompliziert und verwirrend werden – daher empfehle ich das nicht .
Nur zur Veranschaulichung siehe Skript unten.
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 ) ) );
Betreff: Ich bin mir nicht sicher, wie man „Gewicht“ verwendet. in „Analysieren“Erstens ist Gewicht nicht Freq. Wenn Sie wissen, was Freq tut, dann macht Weight etwas anderes oder mehr.
Ich möchte auf die folgenden beiden SAS-Artikel hinweisen:
Mit anderen Worten: Verwenden Sie „Gewicht“ nur, wenn Sie ändern möchten, wie sich einzelne Beobachtungen auf Ihre Analyse auswirken. Beispielsweise möchte man, wie im zweiten Artikel oben, den Einfluss von Ausreißern auf die Analyse abmildern.
Unabhängig davon, ob Sie Gewicht verwenden möchten oder nicht und wie Sie es verwenden, möchten Sie sich vielleicht fragen, wie es sich auf Ihre Analyse auswirken kann und wie Sie die Auswirkungen interpretieren können.
In dem von Ihnen angegebenen Beispiel und der von Ihnen beschriebenen Art und Weise kann ich mir nur vorstellen, dass Sie über eine Art zusammenfassender Daten verfügen und dann Weight verwenden möchten, um die Beiträge aus zusammenfassenden Statistiken einzelner Gruppen zu „korrigieren“. Mir ist jedoch nicht bekannt, dass JMP-Plattformen außer einigen Tools unter „Hilfe“ > „Beispielindex“ für die Verarbeitung von Zusammenfassungsdaten konzipiert sind. Wenn Ihre Daten in ihrer Originalform vorliegen, benötigen Sie Weight nicht, wie mein Kollege gesagt hat.
Betreff: Ich bin mir nicht sicher, wie man „Gewicht“ verwendet. in „Analysieren“Sofern ich Ihren Beitrag nicht falsch verstehe, besteht eine Möglichkeit, den Mittelwert jeder Gruppe zu ermitteln, darin, die Datentabelle mit zwei Spalten zu strukturieren: „Gruppe“ als nominale Variable und „Y“ als kontinuierliche Variable in der zweiten Spalte. Führen Sie dann eine einfache Verteilungsplattform mit der Variable „Gruppe“ im Fenster „Nach“ und der Variable „Y“ im Fenster „Y, Spalten“ aus und Sie erhalten zwei Histogramme und zusammenfassende Statistiktabellen, eine für jeden Wert in der Spalte „Gruppe“. . Sie müssen sich nicht um das Gewichtsfenster kümmern.
Betreff: Nicht sicher, wie man „Gewicht“ in „Analysieren“ verwendetgleiches Beispiel wie oben, mit 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 ) ));
... und das Ergebnis ist 6,4.
Graph Builder folgt also den gleichen Richtlinien wie die anderen Plattformen?
nein – GraphBuilder wechselt automatisch zu Gewicht:
... mit den bereits erwähnten Auswirkungen auf andere Statistiken wie Median
@hogi schrieb: Das alles macht durchaus Sinn
aber dennoch: überraschend, wenn man es das erste Mal sieht.
und: gefährlich - wenn man es nicht sieht;)
Und die Zählungen (vorheriger Beitrag): Warum ist die Grafik irreführend?
Freq hat keinen Einfluss auf Counts – weder im Graph Builder noch in Summary Statistics.
[-> Ich habe dem Beitrag einen Kommentar zu zusammenfassenden Statistiken hinzugefügt]
