안녕,
Interval censored 데이터와 함께 분포 개요 상자 비교를 정확하게 사용하는 Life Distribution 플랫폼에 대한 질문이 있습니다.
예를 들어 내 질문을 설명하고 싶습니다. 더미 숫자를 만들고 여기에 Weibull 분포를 맞추려고 했습니다. 아래에서 설명할 동작은 실제 데이터를 사용할 때 반복됩니다.
제 일반적인 질문은 JMP가 간격 중도절단 데이터에 대한 Y축(확률) 위치를 계산하는 방법입니다.
왜 시작값이 120과 200인 두 점이 Y축의 같은 높이에 그려져 있는지 궁금합니다.
다음으로, 때때로 무수정 관찰이 단일 마커(예: 포인트 4)를 사용하여 플롯에 표시되고 일부는 2개의 마커(예: 빨간색 타원으로 표시된 포인트 1과 3)를 사용하여 표시되고 일부는 전혀 표시되지 않는 이유(예: . 빠진 점 2)?
마지막으로 왜 이 플롯 포인트 1(커서 사용)에서만 선택할 수 있고 다른 포인트는 데이터 테이블을 직접 사용할 때를 제외하고 어떤 방식으로도 선택할 수 없는지 묻고 싶습니다. 또한 포인트 1의 레이블만 이동할 수 있으며 다른 레이블은 비활성화되어 있습니다.
도움을 주셔서 감사합니다.
문안 인사,
Ceg1
이 철저한 정보와 예제에 대해 peng_liu에게 감사드립니다. 그것은 매우 예시적입니다.
JMP 16 이하 버전을 사용하고 계신 것 같습니다. 발견한 마커 선택 문제와 관련된 버그가 있습니다.
그리고 JMP 17에도 변화가 있습니다. 따라서 JMP 17에서 분석을 실행하면 다른 플롯이 표시됩니다. 차이는 해당 점의 y축 위치 변경을 반영합니다. 그러나 무슨 일이 일어나고 있는지 설명하기 위해 처음으로 다시 전화를 걸겠습니다.
1. 데이터가 구간 중도절단되면 분포의 "비모수 추정치"는 소위 "턴불 추정기"를 사용합니다. "비모수 추정" 개요 노드에서 추정의 수치 결과를 찾을 수 있습니다. 다음은 JMP 16의 스크린샷입니다. Turnbull 추정치는 세 번째 열에 있습니다.
2. 질문이 있는 마커는 추정치와 연결됩니다. 이것은 까다로운 부분입니다. 전통적으로 마커는 데이터와 연결됩니다. 그러나 여기서 이 플롯의 마커는 모델인 비모수적 추정치와 연관됩니다. 이것은 일부 데이터 포인트가 플롯에 나타나지 않는 이유를 설명합니다.
3. 이제 Turnbull 추정값을 그리는 방법을 설명하겠습니다.
3.1 먼저 여기에 표시하는 것은 비모수 추정 플롯의 두 가지 표현 중 하나입니다. Turnbull의 경우 Turnbull 추정치를 더 엄격하게 나타내는 다른 표현에 대해 이야기하는 것이 더 쉬울 수 있습니다. 다른 하나를 보려면 JMP 16의 메뉴에서 "포인트 표시" 옵션을 꺼야 합니다. 다음 스크린샷 참조:
전원을 끄면 다음 플롯이 표시됩니다. 하나의 빨간색 점과 세 개의 빨간색 가로줄이 있습니다. 이 스타일은 비모수 추정치의 "단계 함수" 표현으로 알려져 있습니다.
Turnbull 추정치에 해당합니다. 한 번에 하나씩 설명하겠습니다. 비모수 추정치와 플롯을 나란히 살펴봐야 합니다. 따라서 위아래로 스크롤할 필요가 없습니다. 이제 테이블의 첫 번째 행을 보면 시간 기원(여기서는 0을 의미함)에서 60까지 확률 추정치가 0이라고 나와 있습니다. Weibull 확률 척도를 사용하여 Y축을 그리기 때문에 이 선이 표시되지 않습니다. 그러나 Y축을 선형으로 변경하면 y=0에서 0에서 60까지의 추가 선이 표시되어야 합니다. 이제 테이블의 두 번째 행을 보면 시간 100에서 시간 100까지 확률 추정치가 0.19047620이라고 나와 있습니다. 선이 점으로 무너지는 것을 의미합니다. 그것이 바로 빨간 점이 해당하는 것입니다. 테이블의 세 번째 행에서 다섯 번째 행은 각각의 확률 추정치에서 세 개의 개별 라인을 정의합니다. 세 번째와 네 번째 줄의 확률 추정치는 동일합니다. 그것은 두 라인이 같은 레벨에 있음을 결정합니다.
3.2 이제 다시 전환하여 마커를 확인합니다. 나는 그것들을 나란히 놓았습니다. 이제 마커의 y축 위치가 어디에서 왔는지 더 분명해집니다.
또한 JMP에서 마커를 브러시할 수 있다는 전통을 수용하기 위해 소프트웨어는 추정치(모델)를 데이터와 연결하는 데 가능한 한 많은 의미를 부여하려고 합니다. 하지만 JMP 17을 사용하여 무슨 일이 일어나고 있는지 설명해야 합니다. JMP 16의 버그와 JMP 17의 변경으로 인해 JMP 16의 이 마커 스타일 플롯에 대한 설명은 더 많은 혼란을 가져올 것입니다. 다음에서 JMP 17로 기어를 전환하고 있습니다. 항목 번호를 초기화하여 명확하게 합니다.
1. JMP 17에서 이 데이터에 대한 비모수 추정치 보고서는 다음과 같습니다. 세 번째 열의 이름은 "Midpoint Estimate"이고 추가 마지막 열인 "Turnbull Estimate"가 있습니다. 따라서 이 테이블은 두 번째 열에 있던 내용을 마지막 열로 이동합니다. 그리고 세 번째 열에 "중간 추정치"를 입력합니다.
2. JMP 17에는 비모수 플롯 옵션에 대한 새로운 하위 메뉴가 있습니다.
3. 다음 3개의 스크린샷은 처음 3개의 옵션과 연결되어 있습니다. "없음"과 관련된 것을 붙여넣는 것을 귀찮게 하지 않습니다.
4. 짐작할 수 있듯이. "Step Function" 플롯은 변경되지 않았습니다. 마커 버전인 "포인트" 플롯이 변경되었습니다. 보다 구체적으로 마커의 y축 위치가 변경되었습니다. 그리고 새 위치는 위 표의 두 번째 열인 "중간점 추정치"에 해당합니다. 이제 "중간 추정치"가 무엇인지 설명하겠습니다. 두 번째 행인 Midpoint Estimate 및 Turnbull Estimate를 살펴보십시오. Midpoint 1 0.09523810은 Turnbull 아래의 첫 번째 및 두 번째 행 값인 0과 0.19047620의 평균입니다. 세 번째 행을 보십시오. 이 행에서 중간점 추정치 0.38095239는 Turnbull 아래의 두 번째 및 세 번째 행 값인 0.19047620 및 0.57142857의 평균입니다. 등등.
y축 위치 외에도 해당 마커의 x축 위치도 지적해야 합니다. 마커의 x축 위치는 단계 함수 표현에서 단계의 시작입니다. 따라서 100, 120, 190, 220 또는 첫 번째 열 시작의 값입니다.
5. 중간점 추정치는 데이터가 우측 중도절단된 경우 이미 플로팅 목적으로 사용되었습니다. 그러나 구간 중도절단 데이터에 대해 동일한 결정이 이전 버전에서는 이루어지지 않았습니다.
6. 중간점 추정치는 "중간점 조정"이라고도 합니다. 그리고 그러한 조정은 독특한 것이 아닙니다. 문헌에는 다른 종류의 조정이 있습니다. 중간점 조정은 오른쪽 중도절단된 데이터를 플로팅하는 데 매우 중요합니다. 그렇지 않으면 플롯이 비모수 추정치의 마커 버전이 오버레이되는 경우 파라메트릭 추정치가 편향된다는 오해를 주기 때문입니다. 간격 중도절단 데이터에는 조정이 중요하지 않습니다. 두 가지 상황을 일관되게 만들기 위해 JMP17 개발 주기에서 결정이 내려졌습니다.
7. 이제 가장 혼란스러운 점은 4개의 마커와 데이터 포인트 사이의 연관성에 관한 것입니다. 마커가 데이터와 연관되고 브러시 가능하다는 전통을 수용하기 위한 것입니다. 따라서 동작은 구현에 따라 다릅니다. 동작은 해당 마커의 x축 위치와 관련이 있습니다. JMP 17에서 x축 위치가 100인 왼쪽 하단의 첫 번째 마커를 닦으면 데이터 테이블의 세 행이 강조 표시되어야 합니다. 이제 이 세 행을 보세요. 모두 해당 중도절단 간격 내에 100개가 있습니다. 그것이 협회의 규칙입니다. 한편, 두 번째 및 세 번째 마커도 강조 표시되어야 합니다. x축 위치는 120과 190입니다. 하이라이트는 데이터 테이블에서 플롯으로 어느 방향으로든 이동하기 때문입니다. 강조 표시된 행은 120과 190에서도 반복됩니다.
결국 요약으로. 플롯의 마커는 비모수 추정치와 연관됩니다. 마커는 관측치와 일치하는 마커의 x축 위치를 통해 데이터 포인트와 연결됩니다. JMP16에서 JMP17로의 변경은 기존 결정에 영향을 미치지 않아야 합니다. 그러나 플랫폼 자체는 다양한 선호도를 수용할 수 있는 더 많은 옵션을 제공하는 것 외에도 조금 더 일관성 있게 앞으로 나아갑니다.
그룹은 별도로 추정됩니다.
그룹은 무엇입니까? 각 그룹의 행별 구성원은 무엇입니까?
