Niveau : Avancé
Matthew Flynn, scientifique principal des données, directeur général
Mary Loveless, ingénieur système JMP, SAS
Tout dans le monde statistique n'est pas normalement distribué. Par exemple, JMP inclut les distributions standard de Poisson, Gamma Poisson (ou binomiale négative), binomiale et Bet binomiale pour les ajustements de données discrètes.Cependant, la plate-forme non linéaire permet l'ajustement de votre choix de distribution. Le bon « ajustement » est important pour le style, mais il est également important dans l'analyse de résumer le plus précisément possible ses données de manière aussi concise et précise que possible.
La plate-forme de distribution JMP comprend à la fois des distributions discrètes et continues couramment utilisées. À l'occasion, nous avons des données avec des caractéristiques plus inhabituelles qui nécessitent des ajustements de distribution différents. Comment feriez-vous pour adapter et tracer une nouvelle distribution personnalisée à ce type de données ? Dans cette présentation, nous montrerons comment JMP facilite le travail avec des distributions alternatives, telles que les distributions Simplex, L-Logistic et Kumaraswamy pour les réponses bornées ; ou des distributions alternatives de données de comptage, telles que COM-Poisson, Consul, Double Poisson et un grand nombre de distributions continues discrétisées comme les distributions discrètes de Weibull ou de Lindley discrètes.
