级别：高级
Matthew Flynn，高级数据科学家，通用汽车
Mary Loveless，JMP 系统工程师，SAS
并非统计世界中的所有事物都是正态分布的。 例如，JMP 包括用于拟合离散数据的标准 Poisson、Gamma Poisson（或负二项式）、二项式和 Bet 二项式分布。但是，非线性平台可以拟合您选择的分布。 正确的“适合”对风格很重要，但在分析中，尽可能简洁准确地最准确地总结一个人的数据也很重要。
JMP 分布平台包括常用的离散拟合和连续分布。 有时我们的数据具有更不寻常的特征，需要不同的分布拟合。 您将如何对这种类型的数据进行拟合和绘制新的自定义分布？ 在本演示文稿中，我们将展示 JMP 如何轻松使用替代分布，例如用于有界响应的 Simplex、L-Logistic 和 Kumaraswamy 分布；或替代计数数据分布，如 COM-Poisson、Consul、Double Poisson 和大量离散连续分布，如离散 Weibull 或离散 Lindley 分布。
