パレートで評価する必要のあるいくつかの在庫データを処理しています。したがって、基本的に在庫数量を1から順にランク付けします-yada yada次に、パレートを適合させます。信頼性にパレート関数があることは知っていますが、そこからパラメーターを抽出できないようです。私は数百のディストリビューションのようにこれをしなければならないので、私が好きなのはディストリビューションツールのようなものですが、パレートに固有のものです。
つまり、ポジション1の最大ボリュームアイテム、ポジション2の次のボリューム、やだやだ。
在庫サイズをY/列とFreqとして設定する配布プラットフォームでそれを機能させる方法があります（したがって、バッチサイズが2〜3kの間に6kユニットがあります）。ある種の使用は可能ですが、理想的ではありません。
とにかく、パレートパラメータを抽出する方法についてのアイデアはありますか？
これはどうですか？
Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Quality Control/Failure Raw Data.jmp" );
obj = dt << Pareto Plot( Cause( :failure ), , Per Unit Rates( 1 ));
report(obj)[Table Box( 1 )]<< make into data table;
PDF/CDFのアルファパラメータの推定量を本当に探していました。
まだ本当に必要なものがわからない、そしてスクリプトソリューションなどが必要かどうか。
サンプルのスクリプトとスクリーンショットを見ている場合は、
以下の指数フィットのように、分布のフィットパラメーターが必要ですか？
これは問題ありません。JMPで計算することができます。その場合、数式を保存し、必要に応じてさらに処理します...
Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$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 )} )
)
);
