<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Ich versuche, eine normalisierende Transformation für meine Daten zu finden, damit ich meine Daten mit der Normalverteilung modellieren kann.
Ich verwende Analyse-Verteilung von [meinem Produkt] für alle sechs meiner Y-Variablen.
Ich habe zwei informelle Kriterien:
1. AICc innerhalb von 5 des niedrigsten AICc für jede Verteilung für diese Y-Variable und dieses Produkt.
2. Shapiro-Wilk-W-Test Prob < W > 0,05.
Das sagt mir, dass die Johnson SU insgesamt definitiv die beste Wahl ist.
Meine Frage ist, wie sage ich JMP Fit-Model, dass es die Johnson SU-Distribution verwenden soll?Ich sehe nicht die Verteilungsoption, die dort sein sollte!ARRGGGHH.
Ich bin noch nicht JSL-kundig.Wenn ich die Transformationen manuell (in Excel) durchführen muss, ist es dann so einfach, ASINH für jeden Wert zu berechnen und diese dann in eine Datentabelle zu kopieren?Dann muss ich bei jeder Schlussfolgerung mit SINH zurücktransformieren?Oder ist es komplizierter?Muss ich Schätzungen für jeden der vier JSU-Parameter in ASINH und SINH einbeziehen, um es richtig zu machen?
Wenn Sie sich auf der Verteilungsplattform befinden, können Sie auf das rote Dreieck klicken und die transformierten Daten wieder in der Tabelle speichern und modellieren, die die normale Reaktion transformiert hat.
