Estoy trabajando con algunos datos de inventario que deben evaluarse con un pareto.Entonces, básicamente, clasifique las cantidades de inventario en orden de 1 - yada yada y luego ajuste el pareto.Sé que tenemos la función de Pareto en el tema de la confiabilidad, pero parece que no puedo extraer los parámetros de eso.Tengo que hacer esto para unos pocos cientos de distribuciones, así que lo que me encantaría es algo como la herramienta de distribución pero específica para Pareto.
Entonces, el elemento de mayor volumen en la posición 1, el siguiente volumen en la posición 2, yada yada.
Tengo una forma de hacer que funcione en una plataforma de distribución donde configuras el tamaño del inventario como Y/columna y la frecuencia (así que tengo 6k unidades donde el tamaño del lote es entre 2-3k), lo que me da algo que puede tipo de uso, pero no es ideal.
De todos modos, ¿alguna idea sobre cómo extraer los parámetros de Pareto?
¿Qué pasa con esto?
Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Quality Control/Failure Raw Data.jmp" );
obj = dt << Pareto Plot( Cause( :failure ), , Per Unit Rates( 1 ));
report(obj)[Table Box( 1 )]<< make into data table;
Realmente estaba buscando un estimador del parámetro alfa para PDF/CDF.
Todavía no estoy seguro de lo que necesita, y si necesita una solución de secuencias de comandos, etc.
Si está viendo el script de ejemplo y la captura de pantalla,
¿Quiere los parámetros de ajuste de la distribución, como para el ajuste exponencial a continuación?
Esto no sería un problema, podría JMP dejar que calcule, en ese caso, guarde la fórmula y procese más si es necesario ...
Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Quality Control/Failure Raw Data.jmp" );
/*
obj = dt << Pareto Plot( Cause( :failure ), , Per Unit Rates( 1 ));
report(obj)[Table Box( 1 )]<< make into data table;
*/
dt_sum = dt << Summary( Group( :failure ), Freq( "None" ), Weight( "None" ) );
dt_sum << Distribution(
Continuous Distribution(
Column( :N Rows ),
CDF Plot( 1 ),
Fit Normal( Show Fit( 0 ) ),
Fit Cauchy( Show Fit( 0 ) ),
Fit Student's t( Show Fit( 0 ) ),
Fit Lognormal( Show Fit( 0 ) ),
Fit Exponential,
Fit Gamma( Show Fit( 0 ) ),
Fit Johnson( Show Fit( 0 ) ),
Fit SHASH( Show Fit( 0 ) ),
Fit Normal 2 Mixture( Show Fit( 0 ) ),
Fit Weibull( Show Fit( 0 ) )
),
SendToReport(
Dispatch( {"N Rows"}, "Compare Distributions", OutlineBox, {Close( 1 )} ),
Dispatch( {"N Rows"}, "Quantiles", OutlineBox, {Close( 1 )} ),
Dispatch( {"N Rows"}, "Summary Statistics", OutlineBox, {Close( 1 )} ),
Dispatch( {"N Rows"}, "Fitted Exponential Distribution", OutlineBox, {Close( 1 )} )
)
);
