파레토로 평가해야 하는 일부 인벤토리 데이터로 작업하고 있습니다.따라서 기본적으로 1 - yada yada부터 순서대로 재고 수량의 순위를 매긴 다음 파레토에 맞춥니다.나는 우리가 신뢰성에 파레토 함수를 가지고 있다는 것을 알고 있지만 그것에서 매개변수를 추출할 수 없는 것 같습니다.수백 개의 배포판에 대해 이 작업을 수행해야 하므로 배포 도구와 비슷하지만 파레토에만 해당하는 것이 좋습니다.
따라서 위치 1의 가장 큰 볼륨 항목, 위치 2의 다음 볼륨, yada yada.
인벤토리 크기를 Y/열 및 Freq로 설정하는 배포 플랫폼에서 작동하도록 하는 방법이 있습니다. 일종의 사용이 가능하지만 이상적이지는 않습니다.
어쨌든, 파레토 매개변수를 추출하는 방법에 대한 아이디어가 있습니까?
이건 어때?
Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Quality Control/Failure Raw Data.jmp" );
obj = dt << Pareto Plot( Cause( :failure ), , Per Unit Rates( 1 ));
report(obj)[Table Box( 1 )]<< make into data table;
PDF/CDF에 대한 알파 매개변수의 추정기를 찾고 있었습니다.
여전히 무엇이 필요한지, 그리고 스크립팅 솔루션 등이 필요한지 확실하지 않습니다.
예제 스크립트와 스크린샷을 보고 있다면,
아래 지수 피팅과 같은 분포의 피팅 매개변수를 원하십니까?
이것은 문제가 되지 않습니다. JMP가 계산하도록 할 수 있습니다. 이 경우 공식을 저장하고 필요한 경우 추가 프로세스를 진행합니다...
Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$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 )} )
)
);
