流通プラットフォームのオプションとしての1つの割合のClopperPearson信頼区間次のようなオプションがあると便利ですClopper-Pearson（ "Exact"）間隔（および境界）報告される配布プラットフォームで、信頼区間のスコアに加えて。 これは、プラットフォーム設定の設定、または「信頼区間」の赤い三角形メニューの下のオプション、または「信頼区間」の追加の列である可能性があります。
これは、一方の間隔がもう一方の間隔よりも優れていると主張する問題ではなく（Clopper-Pearson間隔が過度に保守的であることが知られています）、多くの人々（および規制機関）が精通している方法を提供する問題です。
このタイプの間隔を提供するJMP「電卓」スクリプト（[ヘルプ]->[サンプルデータ]->[電卓]->[1つの割合の信頼区間]の下）がありますが、編集できません。たとえば、「失敗」の割合に関心がある場合などです。 、これらは「成功」とのみラベル付けでき、生データを操作する場合、非表示の行と除外された行は認識されません。
コミュニティには、このトピックに関するディスカッションがあり、1人のユーザーが数式ソリューションを提供しました（統計的間隔に関するHahn＆Meekerの本から）。比率のclopper-pearson信頼区間
少なくともこれらのオプションがあるのは良いことですが、レポートの目的では、両方の回避策は適切なオプションではありません。
次の図は、左側にディストリビューションプラットフォームの出力、右側にCalculators-tool（Clopper-Pearson）の出力を示しています。
他の統計と分析Re：流通プラットフォームのオプションとしての1つの割合のClopperPearson信頼区間こんにちは@HappyUser 、JMPテクニカルサポートへのご支援とご厚意に感謝いたします-このウィッシュリストアイテムごとにご要望をエコーします- JMPの将来のバージョンで検討するために、このリクエストをキャプチャしました。@PatrickGiuliano
Clopper PearsonBetaQuantileを使用した小さなサンプルサイズの信頼区間こんにちは！
私は非常に才能のあるJMPテクニカルサポートの担当者と協力してきました。彼は私がテストと評価のために私たちの労働力に必要なソリューションを検証するのを手伝ってくれました小さいサンプルサイズイベント。
次のバージョンのJMPに次のソリューションを含めることができれば、私たちにとって大きなサポートになります。私たちの従業員はJMPライセンスを使用しており、今後も使用し続けます。
JMPの次のバージョンで実装するように要求されたソリューション：
Beta Quantile（）式を使用した1つの比率のClopperPearson信頼区間。
それまでの間、アドインを作成するためにJMPでスクリプトを作成します。
あなたのチームとトップサポートを提供してくれたあなたの技術サポートに感謝します。
Re：流通プラットフォームのオプションとしての1つの割合のClopperPearson信頼区間これはによって要求されたことが判明しました@david_artetaによって解決されました@mpbはるか昔（JMP-11）、列の数式を手動で作成する場合：比率のclopper-pearson信頼区間
信頼区間は特定のコンテキストや業界ではかなり基本的なものであるため、この機能は、（配布プラットフォームで現在生成されているスコアCIとともに）JMPでネイティブになるのがかなり遅れている可能性があります。私が理解しているように、FDAは、医療機器の開発（提出）活動においてこの区間推定法を「受け入れ」ています。
Re：流通プラットフォームのオプションとしての1つの割合のClopperPearson信頼区間@Knut面白いアイデア！このオプションがあなたの世界で役立つ理由を聞いてもいいですか？ （実際には）。
Re：流通プラットフォームのオプションとしての1つの割合のClopperPearson信頼区間これ以上同意できませんでした！
また、各カテゴリの中央値ではなく、このカテゴリの値の平均ランクに最も近い補間データ値をプロットするオプションが必要です（つまり、0.0 ... 01％の信頼区間、anti-avgRank？）。
Re：流通プラットフォームのオプションとしての1つの割合のClopperPearson信頼区間こんにちは、はい私はあなたの提案に関してあなたにこれ以上同意することができませんでした。
正確な間隔は、二項分布を使用するため、0％および100％に近い比率にも適していますが、スコアCIは正規近似を使用します（50％に近いプロポーションでは正確であり、多くの場合、「経験則」npを使用します。 （1-p）>5およびnp>5）。
Wald間隔[スコアCIは、古典的なWaldの精巧なバージョンであることに注意してください]サンプルサイズが大きい場合、またはPSが50％に近い場合、正規分布は「合理的」であるという事実に基づいています。そのようなアプリケーションが「完全に正確ではない」場合でも、二項のモデル。（参照ごとに8二項比率の合理的なコン制限John Zorichによる）
参照＃8：H。 Motulsky、Intuitive Biostatistics（ニューヨーク、ニューヨーク：Oxford University Press、1995）：p。 18.18。
さらに一歩進んで、電卓を模倣しますグラフィック表示分布プラットフォームの信頼区間の。グラフィカルな表示は、属性CIの信頼限界を明確にして伝達するのに特に役立ちます（平均ダイヤモンドの先端が変数データのCIの信頼限界と同じように）。また、Analyze> Distributionの場合、JMPは計算するオプションを提供しますいくつかの異なる間隔（スコアCIだけでなく）、次に、間隔を視覚的に比較できますそれらのカバレッジの観点から。最後に、CIの視覚的表示は、2つの異なる比率が互いにどの程度類似しているか（「統計的意味」で）の視覚的診断評価に最も役立ちます（[分析]> [YをXでフィット]）。これは現在、Fit YbyXの機能でもありません。
