Wie erkennt man eine multimodale Verteilung?Hallo an alle,
Gibt es in JSL eine einfache Möglichkeit, die multimodale Verteilung zu erkennen? Ich versuche, für JMP eine Möglichkeit zu finden, die Daten aus Tausenden von Tests zu verarbeiten und nur die Tests herauszufiltern, die multimodale Verteilungen zeigen. Die Verwendung der herkömmlichen JMP-Verteilungsfunktion zur visuellen Betrachtung der Histogramme ist bei Tausenden von Tests nicht möglich. Jede Hilfe wäre sehr dankbar.
Betreff: Wie erkennt man eine multimodale Verteilung?Sie können interaktiv alle gewünschten Spalten auswählen, sie in der Verteilungsplattform platzieren und dann die multimodale Auswertung für alle Spalten durchführen, indem Sie die Strg-Taste gedrückt halten, während Sie die Auswahl mit dem roten Dreieck treffen.Sobald die Analyse abgeschlossen ist, können Sie mit der rechten Maustaste auf eine der gewünschten Ausgabetabellen (z. B. Parameterschätzungen) klicken und „Kombinierte Datentabelle erstellen“ auswählen.Dadurch wird eine Datentabelle generiert, die Sie sortieren usw. können, um die gewünschten Informationen zu erhalten.
Oder ja, es könnte ein Skript geschrieben werden, das all dies erledigt. Wenn es sich hierbei um einen einmaligen Aufwand handelt, ist die interaktive Methode wahrscheinlich die beste Wahl
Betreff: Wie erkennt man eine multimodale Verteilung?Hallo Jim,
Danke für die Antwort. Aber gibt es eine Möglichkeit, dies unter Tausenden von Spalten zu automatisieren (jeder Test ist eine Spalte in meinem Datensatz) und dann eine Übersichtstabelle mit Testnamen (oder in diesem Fall Spalten) zu erstellen, die eine gewisse multimodale Verteilung aufweisen? Vielleicht sogar die Tests grafisch darstellen, die nur eine multimodale Verteilung aufweisen?
Dies ist, was ich bisher aufgrund Ihres Feedbacks gemacht habe
Betreff: Wie erkennt man eine multimodale Verteilung?Die Distributionsplattform ermöglicht das Testen von MultiMixture-Distributionen.Führen Sie die Plattform aus und gehen Sie dann unter dem roten Dreieck zu
Kontinuierliche Verteilung ==> Normale Mischungen
