CIAO,
Ho una domanda riguardante la piattaforma di distribuzione della vita, utilizzando precisamente la casella del profilo di distribuzione del confronto con i dati censurati a intervalli.
Vorrei illustrare la mia domanda con un esempio. Ho creato alcuni numeri fittizi e ho provato ad adattarci una distribuzione Weibull. I comportamenti che descriverò di seguito si ripetono poiché sto utilizzando dati reali.
La mia domanda generale è come JMP calcola le posizioni dell'asse Y (probabilità) per i dati censurati a intervalli?
Mi chiedo perché due punti con valore iniziale di 120 e 200 siano tracciati alla stessa altezza sull'asse Y?
Successivamente, perché a volte un'osservazione non censurata è contrassegnata su un grafico utilizzando un singolo indicatore (es. punto 4), alcune contrassegnate utilizzando 2 indicatori (es. punti 1 e 3, come mostrato con puntini di sospensione rossi) e alcune non sono contrassegnate affatto (es. manca il punto 2)?
Infine, vorrei chiedere perché posso selezionare solo su questo grafico il punto 1 (usando il cursore) e altri punti non possono essere selezionati in alcun modo, tranne quando si utilizza direttamente la tabella dei dati. Inoltre, posso spostare solo l'etichetta del punto 1, gli altri sono inattivi.
Grazie per l'aiuto,
Saluti,
Ceg1
Credo che tu stia utilizzando JMP 16 o una versione precedente. Si è verificato un bug associato al problema di selezione del marcatore in cui ti sei imbattuto.
E c'è anche un cambiamento in JMP 17. Pertanto, se esegui l'analisi in JMP 17, vedrai un grafico diverso. La differenza riflette un cambiamento nelle posizioni dell'asse y di quei punti. Ma lasciatemi tornare indietro fino all'inizio per spiegare cosa sta succedendo.
1. Quando i dati sono censurati a intervalli, la "Stima non parametrica" della distribuzione utilizza il cosiddetto "Stimatore di Turnbull". È possibile trovare il risultato numerico della stima nel nodo del profilo "Stima non parametrica". Ecco lo screenshot di JMP 16. E la stima di Turnbull è nella terza colonna.
2. I marcatori sui quali hai domande sono associati al preventivo. Questa è la parte difficile. Tradizionalmente, i marcatori sono associati ai dati. Ma qui i marcatori in questo grafico sono associati alla stima non parametrica, che è un modello. Questo spiega perché alcuni punti dati non sembrano apparire nel grafico.
3. Ora lascia che ti spieghi come viene tracciata la stima di Turnbull.
3.1 Innanzitutto, quella che mostri qui è una delle due rappresentazioni dei grafici di stima non parametrici. Per Turnbull, potrebbe essere più facile per me parlare dell'altra rappresentazione, che rappresenta in modo più rigoroso la stima di Turnbull. Per vedere l'altro, è necessario disattivare l'opzione "Mostra punti" nel menu in JMP 16; guarda lo screenshot successivo:
Dopo averlo spento, dovresti vedere la seguente trama. C'è un punto rosso e tre linee orizzontali rosse. Questo stile è noto come rappresentazione "step-function" di una stima non parametrica.
Corrispondono alla stima di Turnbull. Lascia che te li spieghi uno alla volta. Dobbiamo esaminare la stima non parametrica e il grafico fianco a fianco. Quindi non dobbiamo scorrere su e giù. Ora, guarda la prima riga della tabella, dice che dall'origine del tempo (qui significa 0) a 60, la stima della probabilità è 0. Poiché stiamo disegnando l'asse Y utilizzando la scala di probabilità di Weibull, questa linea non viene visualizzata. Ma se modifichi l'asse Y in lineare, dovresti vedere quella linea aggiuntiva da 0 a 60, a y=0. Ora, guarda la seconda riga della tabella, dice, dal tempo 100 al tempo 100, la stima della probabilità è 0,19047620. Significa che una linea collassa fino a diventare un punto. Questo è ciò a cui corrisponde il punto rosso. Dalla terza riga alla quinta riga nella tabella definiscono tre singole linee alle rispettive stime di probabilità. Notare che la terza e la quarta riga hanno le stesse stime di probabilità. Ciò determina che le due linee sono allo stesso livello.
3.2 Ora torna indietro per vedere i marcatori. Li ho messi uno accanto all'altro e ora è più ovvio da dove provengono le posizioni degli indicatori sull'asse y.
Inoltre, al fine di soddisfare la tradizione secondo cui i marcatori sono in grado di spazzolare in JMP, il software cerca di dare il maggior senso possibile per associare la stima (il modello) ai dati. Ma dovrei spiegare cosa sta succedendo usando JMP 17. A causa del bug in JMP 16 e della modifica in JMP 17, la spiegazione di questo grafico in stile marcatore in JMP 16 creerà maggiore confusione. Sto cambiando marcia a JMP 17 nel seguito. Reimpostare anche il numero dell'articolo per essere chiari.
1. In JMP 17, il report Stima non parametrica per questi dati è il seguente. Si noti che il nome della terza colonna è "Midpoint Estimate" e c'è un'ultima colonna aggiuntiva "Turnbull Estimate". Quindi questa tabella sposta ciò che era nella seconda colonna all'ultima. E metti "Midpoint Estimate" nella terza colonna.
2. JMP 17 dispone di un nuovo sottomenu per le opzioni dei grafici non parametrici.
3. I seguenti 3 screenshot sono associati alle prime 3 opzioni. Non mi preoccupo di incollare quello associato a "Nessuno".
4. Quindi, come puoi immaginare. Il grafico "Step Function" non è cambiato. La trama "Punti", la versione del marcatore, è cambiata. Più specificamente, le posizioni dell'asse y dei marcatori sono cambiate. E le nuove posizioni corrispondono alla seconda colonna - "Midpoint Estimate" - nella tabella sopra. Ora spiegherò cosa sono i "Midpoint Estimate". Guarda la seconda riga, la stima del punto medio e la stima del Turnbull. Il punto medio 0,09523810 è la media di 0 e 0,19047620, i valori della prima e della seconda riga sotto Turnbull. Guarda la terza fila. In questa riga, la stima del punto medio 0,38095239 è la media di 0,19047620 e 0,57142857, i valori della seconda e terza riga sotto Turnbull. E così via.
Oltre alle posizioni dell'asse y, devo anche indicare le posizioni dell'asse x di quei marcatori. Le posizioni dell'asse x dei marcatori sono l'inizio dei passi nella rappresentazione della funzione passo. Quindi sono 100, 120, 190 e 220, oi valori nella prima colonna Inizio.
5. La stima del punto medio è già stata utilizzata a scopo di tracciamento quando i dati sono censurati solo a destra. La stessa decisione per i dati censurati a intervalli, tuttavia, non veniva presa nelle versioni precedenti.
6. La stima del punto medio è anche nota come "aggiustamento del punto medio". E tale adeguamento non è unico. Ci sono altri tipi di aggiustamenti in letteratura. La regolazione del punto medio è cruciale per tracciare i dati censurati corretti, perché altrimenti il grafico darà l'idea sbagliata che una stima parametrica sia distorta se la versione del marker della stima non parametrica è sovrapposta. L'adeguamento non è fondamentale per l'intervallo dei dati censurati. Nel ciclo di sviluppo di JMP17 è stata presa una decisione per rendere coerenti le due situazioni.
7. Ora, forse la cosa più sconvolgente riguarda l'associazione tra i quattro marcatori e i punti dati. È per accogliere la tradizione che i marcatori sono associati ai dati e possono essere spazzolati. Quindi il comportamento dipende dall'implementazione. Il comportamento ha a che fare con le posizioni sull'asse x di quei marcatori. In JMP 17, se sfiorate il primo marcatore in basso a sinistra, la cui posizione sull'asse x è 100, dovreste vedere tre righe nelle tabelle di dati evidenziate. Ora guarda quelle tre righe, hanno tutte 100 nascoste nei corrispondenti intervalli di censura. Questa è la regola dell'associazione. Nel frattempo, dovresti vedere evidenziati anche il secondo e il terzo marcatore. Le loro posizioni sull'asse x sono 120 e 190. Poiché i punti salienti vanno in entrambe le direzioni, dalla tabella dei dati alla trama. Le righe evidenziate si ripetono anche in 120 e 190.
Alla fine, in sintesi. I marcatori nel grafico sono associati alla stima non parametrica. I marcatori sono associati ai punti dati attraverso la corrispondenza delle posizioni dell'asse x dei marcatori con le osservazioni. Il passaggio da JMP16 a JMP17 non dovrebbe influire sulle decisioni esistenti. Ma la piattaforma stessa è un po' più coerente andando avanti, oltre a fornire più opzioni per soddisfare le diverse preferenze.
