Ich denke, das kann in der Distributionsplattform gemacht werden -> normale 3-Mischung passen, siehe Screenshot.
Wahrscheinlich müssen Sie Ihre Zielspalte in Ganzzahlen umwandeln, damit die Häufigkeitsrolle in der Verteilungsplattform funktioniert, siehe Beispielskript unten. Das Skript generiert eine Tabelle, und Sie können den Graph Builder und die Verteilungsplattform ausführen.
Wenn Sie komplexere Kurven anpassen müssen, können Sie sich die Zuverlässigkeitsplattform oder eine benutzerdefinierte angepasste nichtlineare Plattform ansehen. Letztere ist sehr leistungsfähig, aber schwierig anzupassen.
Es gibt auch andere Beiträge zu diesem Thema:
Gelöst: So zeichnen Sie einzelne Peak-Fit-Kurven im Histogramm (angepasste 2-Normal-Mischung) – JMP User Community
BR
New Table( "20210331_NormalMixture",
Add Rows( 100 ),
New Script(
"density vs. x",
Graph Builder(
Variables( X( :x ), Y( :density ) ),
Elements( Points( X, Y, Legend( 6 ) ), Smoother( X, Y, Legend( 7 ) ) )
)
),
New Script(
"Distribution of x",
Distribution(
Freq( :density ),
Continuous Distribution( Column( :x ), Fit Normal 3 Mixture ),
SendToReport(
Dispatch( {"x"}, "Compare Distributions", OutlineBox, {Close( 1 )} ),
Dispatch( {"x"}, "Quantiles", OutlineBox, {Close( 1 )} ),
Dispatch( {"x"}, "Summary Statistics", OutlineBox, {Close( 1 )} )
)
)
),
New Column( "x",
Numeric,
"Continuous",
Format( "Best", 12 ),
Formula( Row() ),
Set Display Width( 53 )
),
New Column( "density",
Numeric,
"Continuous",
Format( "Best", 12 ),
Formula(
Round(
1000000000 * Normal Mixture Density(
:x,
[20, 40, 70],
[10, 10, 10],
[0.2, 0.6, 0.2]
)
)
),
Set Selected,
Set Display Width( 91 )
)
);Es gibt eine ähnliche Funktion in der Distributionsplattform, wenn Sie eine Shadowgram-Option verwenden und dann 2- und 3-Mischungsverteilungen auf dem Shadowgram platzieren können
Hallo,
Ich möchte mehrere normale Mischungen erhalten, die zu meinen Daten passen, ähnlich wie hier dargestellt
arXiv:1306.5856 
Haben Sie eine Idee, wie dies in JMP oder JSL erfolgen kann? Kann ich im Austausch für wahrscheinlich schlechtere Anpassungen eine Unter-/Obergrenze für die einzelnen Spitzenpositionen festlegen?
