Ciao a tutti,
Questa sembra essere una domanda semplice, ma non riesco a trovare la soluzione.
Nella scheda Analizza > Affidabilità e sopravvivenza > Fit Life by X, è presente un profiler di distribuzione.
Il mio problema è che gli intervalli di confidenza (IC) mostrati qui utilizzano il metodo di Wald, anche quando ho selezionato la verosimiglianza come metodo IC preferito.
Sfortunatamente, non riesco nemmeno a trovare il pulsante per passare da Wald a CI probabile.
Quindi, la mia domanda è semplicemente "come cambiare il metodo dell'IC da Wald al metodo di verosimiglianza nel profiler di distribuzione?"
Grazie mille in anticipo per il tuo aiuto.
Si prega di trovare l'immagine che riassume la mia domanda qui sotto.
Attualmente sto usando JMP17.
Per riferimento, ho allegato i miei dati fittizi e il codice per generare i grafici.
Fit Life by X(
Distribution( Weibull ),
Nested Model Tests( Location and Scale ),
Y( :ResponseVariable ),
X( :Category ),
Censor( :Censor ),
Censor Code( 1 ),
<<Fit Weibull,
Use Transformation Scale( 0 ),
Show Overlay by Levels( 1 ),
<<Set Scale( Weibull, Simultaneous, Show Nonparametric CI( 0 ) ),
<<Set Scriptables(
{Weibull Estimate Probability( {560}, {0, 1, 2, 3} ),
Scatter Plot Show Distribution(
Weibull( 0 ),
Lognormal( 0 ),
Loglogistic( 0 ),
Frechet( 0 ),
Exponential( 0 ),
SEV( 0 ),
Normal( 0 ),
Logistic( 0 ),
LEV( 0 )
)}
),
Confidence Interval Method( Likelihood ),
SendToEmbeddedScriptable(
Dispatch( {"Scatterplot"}, {Use Transformation Scale( 0 )} ),
Dispatch(
{"Comparisons", "Distribution Profiler"},
{1, Confidence Intervals( 1 ), Term Value(
Category( "A", Lock( 0 ), Show( 1 ) ),
ResponseVariable( 560, Lock( 0 ), Show( 1 ) )
)}
),
Dispatch(
{"Comparisons", "Quantile Profiler"},
{1, Confidence Intervals( 1 ), Term Value(
Category( "A", Lock( 0 ), Show( 1 ) ),
Probability( 0.5, Lock( 0 ), Show( 1 ) )
)}
),
Dispatch(
{"Comparisons", "Hazard Profiler"},
{1, Confidence Intervals( 0 ), Term Value(
Category( "A", Lock( 0 ), Show( 1 ) ),
ResponseVariable( 560, Lock( 0 ), Show( 1 ) )
)}
),
Dispatch(
{"Comparisons", "Density Profiler"},
{1, Confidence Intervals( 0 ), Term Value(
Category( "A", Lock( 0 ), Show( 1 ) ),
ResponseVariable( 560, Lock( 0 ), Show( 1 ) )
)}
),
Dispatch(
{"Results", "Weibull Results", "Distribution Profiler"},
{1, Confidence Intervals( 1 ), Term Value(
Category( "C", Lock( 0 ), Show( 1 ) ),
ResponseVariable( 560, Lock( 0 ), Show( 1 ) )
)}
),
Dispatch(
{"Results", "Weibull Results", "Quantile Profiler"},
{1, Confidence Intervals( 1 ), Term Value(
Category( "C", Lock( 0 ), Show( 1 ) ),
Probability( 0.5, Lock( 0 ), Show( 1 ) )
)}
),
Dispatch(
{"Results", "Weibull Results", "Hazard Profiler"},
{1, Confidence Intervals( 0 ), Term Value(
Category( "C", Lock( 0 ), Show( 1 ) ),
ResponseVariable( 560, Lock( 0 ), Show( 1 ) )
)}
),
Dispatch(
{"Results", "Weibull Results", "Density Profiler"},
{1, Confidence Intervals( 0 ), Term Value(
Category( "C", Lock( 0 ), Show( 1 ) ),
ResponseVariable( 560, Lock( 0 ), Show( 1 ) )
)}
)
),
SendToReport(
Dispatch(
{"Comparisons", "Distribution Profiler"},
"10000",
ScaleBox,
{Min( 0 ), Max( 1.08602927047269 ), Inc( 0.2 ), Minor Ticks( 1 )}
),
Dispatch(
{"Results", "Weibull Results"},
"",
TabListBox,
{Set Selected( 6 )}
),
Dispatch(
{"Results", "Weibull Results", "Distribution Profiler"},
"10000",
ScaleBox,
{Min( 0 ), Max( 1.08602927047269 ), Inc( 0.2 ), Minor Ticks( 1 )}
)
)
);
