CIAO, Mio nome È Michael Crotty.
Io sono UN statistico scrittore con IL statistica Documentazione Squadra A JMP,
E Oggi, Io sono andando A parlare Di UN introduzione
A censurato dati analisi In JMP E JMP Pro.
A inizio, noi abbiamo avuto tre comune tipi Di censurare.
Appena A Indietro su UN morso, censurato dati verificarsi
Quando Voi non Avere UN esatto misurazione per UN osservazione,
Ma Voi Fare Sapere UN allineare per IL osservazione,
COSÌ Voi Sapere non IL esatto valore,
Ma Voi Fare Sapere qualcosa Di Dove IL valore Potrebbe Essere.
Che cosa Noi Volere A Fare di utilizzando censurare In Nostro analisi
È A utilizzo Quello informazione Quello Noi Avere, Anche Se suo non esatto.
IL tre tipi Di censurare Quello BENE parlare Di Oggi
Sono Giusto censurare, Sinistra censurare, E intervallo censurare.
Giusto censurare È probabilmente IL maggior parte comune modulo Di censurare.
Esso si verifica Quando IL evento Di interesse Appena no Avere tempo A verificarsi Ancora
di IL FINE Di IL studio.
In UN affidabilità test,
Voi Potrebbe Avere UN grappolo Di leggero lampadine sotto esame
E A IL FINE Di IL test periodo, Alcuni Di loro Avere fallito.
Quelli Sono esatto osservazioni, Ma Poi Alcuni non l'ho fatto fallito Ancora.
Voi Sapere Loro sono andando A fallire,
Ma tuo studio ha conclusa, COSÌ suo censurato A Quello punto.
Stesso cosa In sopravvivenza Modelli
Dove UN paziente sopravvive A IL FINE Di IL studio.
Uno cosa A Nota È Quello Giusto censurare È IL soltanto tipo Quello In JMP,
supporta UN separare risposta colonna accanto Di UN binario censurare colonna.
IL Prossimo tipo È Sinistra censurare.
Quello è Dove IL evento Di interesse si verifica Prima IL osservazione inizia.
UN comune esempio Di Quello volevo Essere Dove Voi Mettere UN grappolo Di unità Sotto test
E A IL tempo Quello Voi Fare IL Primo ispezione,
Alcuni Di loro Avere Già fallito.
Voi Sapere Quello Essi iniziato senza UN fallimento,
Ma di IL tempo Voi misurato loro, Voi controllato SU loro, Essi avevo fallito.
COSÌ Essi fallito a volte Prima Quello punto.
Un altro esempio Di Quello È limitato rilevamento
Dove Voi Avere UN misurazione attrezzo
Quello non posso misurare sotto UN certo soglia.
IL scorso tipo BENE parlare Di Oggi È intervallo censurare.
Questo È Dove tuo evento Di interesse accade fra osservazione tempo.
Se Voi Avere UN periodico ispezione programma Invece Di continuo osservazione,
Voi Potrebbe Vedere Quello qualcosa non riesce O qualcosa accade
fra tempo due E tre.
Esso non l'ho fatto accadere A tempo due E Esso non l'ho fatto accadere A tempo tre,
Ma Esso era in qualche luogo In Quello intervallo.
Prendere UN presto Aspetto A Che cosa Questo sembra Piace In JMP.
Ecco UN esempio Di IL Giusto censurare
con UN risposta colonna E UN censurare colonna.
In IL piattaforme Quello supporto censurare,
Voi Sempre Vedere Questo censurare ruolo, quello è per Quello binario censurare colonna.
Questo È IL modo Quello Voi Potere Fare, Voi Potere specificare censurare Di più generalmente,
Quale È con due risposta colonne.
Fondamentalmente, suo Piace UN inizio tempo E UN FINE tempo.
Per Sinistra censurare,
Noi non Sapere Quando Esso accaduto, COSÌ IL inizio tempo È mancante,
Ma IL FINE tempo, Noi Sapere Esso accaduto Prima tempo 50,
COSÌ in qualche luogo Prima Quello.
Invertito Quello per Giusto censurare, Noi Sapere Quello A tempo 25,
Esso non l'avevo fatto accaduto Ancora, Ma Esso accaduto a volte Dopo Quello.
Poi con intervallo,
Entrambi IL inizio E endpoint Sono non mancante,
Ma Noi non Sapere Quando IL evento accaduto In Questo caso fra 80 E 150.
Suo non mostrato In IL tavolo su Qui,
Ma giù Qui, noi abbiamo avuto in qualche luogo c'è esatto censurare.
A specificare Quello,
Voi Appena utilizzo IL Stesso valore In Entrambi colonne.
Quello significa essenzialmente suo Piace UN intervallo con zero larghezza.
Esso accaduto A Quello esatto tempo.
Prossimo, erano andando A parlare Di due esempi Di censurare.
IL Primo È Se Voi Avere censurare In tuo dati,
Ma Forse Voi non Sapere Come A maniglia Esso,
E COSÌ Voi Appena pensare, "Malato Appena ignorare Esso."
Erano andando A Aspetto A Che cosa Potere possibilmente accadere Quando Voi Fare Quello.
In Questo esempio,
noi abbiamo avuto simulato dati da UN lognormale distribuzione
E IL osservato dati
Quello BENE utilizzo per analisi In Nostro diverso casi
È Dove Tutto IL valori da IL VERO dati Quello Sono Sopra 1.900, Noi impostato loro A 1.900,
così com'è IL censurare tempo per suo Giusto censurare.
Là Sono UN pochi possibile cose Voi Potevo Fare
Se tu sei provando A stima Questo Significare fallimento tempo.
Voi Potevo Fare Niente.
Voi Potevo Appena utilizzo Questo osservato dati con UN Totale grappolo Di valori impostato A 1.900,
atto Piace quello è Quando Esso accaduto.
Voi Potevo trattare quelli COME mancante valori, Appena gocciolare loro da tuo dati,
O Voi Potevo utilizzo IL censurare informazione Quello Voi Avere In tuo analisi.
Per Giusto censurare, questi Primo due approcci
Sono andando A tendere A sottovalutare IL Significare fallimento tempo
Perché tu sei cadere informazione da IL dati A Quello lontano FINE.
Guardare Di più da vicino A Questo, Perché Questo È simulato dati,
Noi Avere IL VERO distribuzione Qui In Questo Primo colonna.
Quello è Appena per confronto, Ma In generale, Voi non lo farebbe Avere Quello
Perché lo faresti Avere Quello Tutto valori Sopra 1.900.
Voi non Sapere Dove questi autunno.
In Nostro osservato Sì,
Questo È Dove Noi Appena utilizzo Tutto IL 1.900 COME valori Di 1.900.
Noi Avere NO mancante valori,
Ma UN grande punto massa A IL superiore Di Nostro distribuzione Qui.
Voi Potere Vedere Quello IL Significare È UN quantità più piccola di IL VERO Significare.
In Questo mancante Y colonna, Questo È Dove Invece Di trattando loro COME 1.900,
Noi gocciolare loro.
Noi impostato loro A mancante E analizzare IL distribuzione senza loro.
Qui Voi Potere Vedere Quello Ora Nostro massimo Di IL non mancante valori
È meno di 1.900, Quale Veramente no Fare Qualunque senso
Perché Noi Sapere Quello UN grappolo Di loro, 21 osservazioni, In fatto,
Sono Alcuni valore maggiore di 1.900.
Così questo sottovaluta IL Significare Anche Di più.
Poi SU IL Giusto Qui,
noi abbiamo avuto UN analisi In vita distribuzione In JMP.
Questo È Dove erano utilizzando IL osservato Y colonna.
Suo avuto quelli 1.900,
Ma erano Anche utilizzando UN censurare colonna accanto Esso.
Per IL righe Dove osservato Y È 1.900,
Nostro censurare colonna È andando A Dire Quello suo UN censurato osservazione.
Qui Noi Potere Vedere Quello Nostro Significare,
Esso In realtà finisce su essendo UN poco più alto di IL VERO Significare,
Ma Nostro lognormale parametro stime Sono tanto più vicino A IL VERO valori
E erano incorporando Tutto IL informazione Quello Noi Avere.
Per Nostro Prossimo esempio, erano andando A Aspetto A rilevamento limiti.
Questo È UN limite Di rilevamento problema
Dove Noi Avere dati SU IL prodotto Di UN pesticida
chiamato Metacrate, cioè basato SU livelli Di Alcuni altro regressione variabili.
In Questo situazione,
IL misurazione sistema Quello Noi Avere ha UN inferiore limite Di rilevamento
Dove Esso non posso misurare Qualunque cede Quello Sono meno di 1 %.
COSÌ In IL dati, Loro sono Appena codificato COME zeri,
Ma Esso Veramente Appena significa suo Alcuni prodotto sotto 1 %.
Là Sono due modi Voi Potevo analizzare Questo
incorporando Quello informazione In JMP.
IL Primo, Voi Potevo trattare Esso COME Sinistra censurare,
utilizzo due risposta colonne con IL Primo IL Sinistra colonna ha UN mancante valore,
E IL Giusto colonna volevo Essere UN uno,
O Voi Potere utilizzo IL rilevamento limiti colonna proprietà
quello è nuovo In JMP E JMP Pro.
BENE Prendere UN Aspetto A Questo.
Ecco UN sottoinsieme Di IL dati.
Questo Metacrate Lettura colonna È IL Stesso COME IL originale lettura colonna,
Ma suo avuto UN rilevamento limiti colonna proprietà.
Perché Questo È UN inferiore rilevamento limite
Dove Noi non posso misurare Qualunque inferiore di Quello limite,
erano andando A impostato IL inferiore rilevamento limite A uno.
IL altro modo Voi Potevo Fare Questo È con IL due colonne.
In Questo caso, Noi Sapere Quello suo Sinistra censurare,
COSÌ IL Sinistra lato È mancante E IL superiore lato Di Quello È uno,
Appena significa Quello IL valore È in qualche luogo meno di uno.
Quello è Tutto Noi Sapere.
Ma COME Voi Potere Vedere da IL colonna informazione finestra giù Qui,
IL rilevamento limiti colonna proprietà È riconosciuto di IL distribuzione
E generalizzato regressione piattaforma.
COSÌ Questo È UN regressione problema.
BENE utilizzo generalizzato regressione In JMP Pro.
Qui Noi adatto UN lognormale risposta distribuzione,
E suo capace A Fare Quello SU Questo Metacrate lettura colonna,
Anche con IL zeri In Là,
Perché GenReg non trattando quelli osservazioni COME zeri,
suo trattando loro COME valori censurato A uno.
Ora, Noi erano capace A utilizzo Tutto IL informazione
E Ottenere UN regressione modello.
In conclusione, probabilmente, IL maggior parte importante cosa È
Quando Voi Avere censurare informazione,
suo Meglio A utilizzo Esso In tuo analisi di A ignorare Esso.
Censura Potere verificarsi UN quantità Di volte per tempo risposte,
Ma Esso Potere Anche verificarsi per altro risposte.
UN Bene esempio Di Quello È questi limitato rilevamento i problemi.
Finalmente, Voi Potere utilizzo IL seguente approcci
A specificare censurare In JMP.
C'è IL due colonne approccio quello è probabilmente IL maggior parte flessibile
Perché Quello consente Voi A Fare Giusto censurare, Sinistra censurare,
intervallo censurare, COME BENE COME UN mescolare Di Tutto tre Di quelli.
Per Giusto censurare, Voi Potere utilizzo IL uno colonna risposta
accoppiato con UN binario indicatore colonna per censurare.
C'è Anche Questo nuovo colonna proprietà In JMP per rilevamento limiti
Dove Voi Potere impostato UN limite Di rilevamento O SU IL Basso lato O IL alto lato.
Noi abbiamo avuto UN pochi Riferimenti Qui Se tu sei interessato In Di più informazione.
Uno Di quelli È UN Scoperta parlare IO fatto In 2017
quello è avuto Di più Di IL sfondo Di Come IL censurare informazione È usato
In IL calcoli Di questi analisi.
Quello è Esso.Grazie Voi.
