こんにちは、
Life Distributionプラットフォームに関して質問があります。間隔打ち切りデータを使用した分布アウトラインボックスの比較を正確に使用しています。
私の質問を例を挙げて説明したいと思います。 いくつかのダミー数値を作成し、それにワイブル分布を当てはめてみました。 実際のデータを使用しているときに、以下で説明する動作が繰り返されます。
私の一般的な質問は、JMP が間隔打ち切りデータの Y 軸 (確率) 位置をどのように計算するかということです。
開始値が 120 と 200 の 2 つの点が Y 軸上の同じ高さにプロットされるのはなぜでしょうか。
次に、なぜ検閲されていない観測値が 1 つのマーカーを使用してプロット上にマークされる場合 (例: ポイント 4)、2 つのマーカーを使用してマークされるもの (例: 赤い楕円で示されるポイント 1 と 3)、およびまったくマークされないもの (例: . 不足している点2）？
最後に、なぜこのプロット ポイント 1 (カーソルを使用) のみを選択でき、データ テーブルを直接使用する場合を除いて、他のポイントは選択できないのかをお聞きしたいと思います。 さらに、移動できるのはポイント 1 のラベルのみで、その他は非アクティブです。
助けてくれてありがとう、
よろしく、
Ceg1
網羅的な情報と例を提供してくれたpeng_liu に感謝します。 とても分かりやすいです。
JMP 16 またはそれ以前のバージョンを使用していると思います。 あなたが遭遇したマーカー選択の問題に関連するバグがありました。
また、JMP 17 にも変更があります。 したがって、JMP 17 で分析を実行すると、異なるプロットが表示されます。 この差は、それらの点の y 軸位置の変化を反映しています。 しかし、何が起こっているのかを説明するために、最初に戻って説明させてください。
1. データが区間打ち切りの場合、分布の「ノンパラメトリック推定」にはいわゆる「ターンブル推定」が使用されます。 推定の数値結果は、「ノンパラメトリック推定」アウトライン ノードで確認できます。 これは JMP 16 のスクリーンショットです。 ターンブル推定は 3 番目の列にあります。
2. 質問があるマーカーは見積もりに関連付けられています。 ここが難しい部分です。 従来、マーカーはデータに関連付けられていました。 ただし、このプロットのマーカーは、モデルであるノンパラメトリック推定値に関連付けられています。 これは、一部のデータ ポイントがプロットに表示されない理由を説明しています。
3. ここで、ターンブル推定がどのようにプロットされるかを説明しましょう。
3.1 まず、ここで示しているのは、ノンパラメトリック推定プロットの 2 つの表現のうちの 1 つです。 ターンブルにとっては、ターンブル推定をより厳密に表す他の表現について話す方が簡単かもしれません。 もう 1 つを表示するには、JMP 16 のメニューで「ポイントの表示」オプションをオフにする必要があります。次のスクリーンショットを参照してください。
オフにすると、次のプロットが表示されるはずです。 赤い点が 1 つと、赤い横線が 3 本あります。 このスタイルは、ノンパラメトリック推定の「ステップ関数」表現として知られています。
それらはターンブル推定に一致します。 一つずつ説明していきます。 ノンパラメトリック推定とプロットを並べて見る必要があります。 したがって、上下にスクロールする必要はありません。 ここで、表の最初の行を見てください。時間の原点 (ここでは 0 を意味します) から 60 までの確率推定値は 0 であることがわかります。 ワイブル確率スケールを使用して Y 軸を描いているため、この線は表示されません。 ただし、Y 軸を線形に変更すると、y=0 で 0 から 60 までの追加の線が表示されるはずです。 ここで、表の 2 行目を見てください。時刻 100 から時刻 100 までの確率推定値は 0.19047620 であることがわかります。 線が潰れて点になることを意味します。 赤い点がそれに対応します。 表の 3 行目から 5 行目は、それぞれの確率推定値における 3 つの個別の線を定義します。 3 行目と 4 行目は同じ確率推定値を持っていることに注意してください。 これにより、2 つのラインが同じレベルにあることがわかります。
3.2 次に、スイッチを元に戻してマーカーを表示します。 それらを並べてみると、マーカーの Y 軸の位置がどこから来たのかがより明確になりました。
さらに、JMP ではマーカーがブラシ可能であるという伝統に対応するために、ソフトウェアは推定値 (モデル) をデータに関連付けることができる限り合理的であるように努めます。 ただし、JMP 17 を使用して何が起こっているかを説明する必要があります。 JMP 16 のバグと JMP 17 での変更により、JMP 16 でのこのマーカー スタイル プロットの説明はさらに混乱を招くことになります。 以下では、ギアを JMP 17 に切り替えます。 明確にするために項目番号もリセットします。
1. JMP 17 では、このデータのノンパラメトリック推定レポートは次のとおりです。 3 番目の列の名前は「Midpoint Estimate」であり、追加の最後の列「Turnbull Estimate」があることに注意してください。 したがって、この表は 2 番目の列にあったものを最後に移動します。 そして、3列目に「中間点推定値」を入力します。
2. JMP 17 には、ノンパラメトリック プロット オプション用の新しいサブメニューがあります。
3. 次の 3 つのスクリーンショットは、最初の 3 つのオプションに関連付けられています。 「なし」に関連付けられているものはわざわざ貼り付けません。
4. ご想像のとおりです。 「ステップ関数」プロットは変化しませんでした。 「ポイント」プロット、マーカー バージョンが変更されました。 具体的には、マーカーの y 軸の位置が変更されました。 そして、新しい位置は、上の表の 2 番目の列「中間点推定」に対応します。 今回は「中点推定」とは何かについて説明していきます。 2 行目の中間点推定値とターンブル推定値を見てください。 中点の 0.09523810 は、ターンブルの 1 行目と 2 行目の値である 0 と 0.19047620 の平均です。 3行目を見てください。 この行では、中間点推定値 0.38095239 は、ターンブルの下の 2 行目と 3 行目の値である 0.19047620 と 0.57142857 の平均です。 などなど。
Y 軸の位置に加えて、これらのマーカーの X 軸の位置も指定する必要があります。 マーカーの X 軸位置は、ステップ関数表現におけるステップの開始位置です。 したがって、それらは 100、120、190、220、つまり最初の列 Start の値になります。
5. データが右打ち切りのみの場合、中点推定値はプロット目的ですでに使用されています。 ただし、間隔打ち切りデータについては、以前のバージョンでは同じ決定が行われませんでした。
6. 中間点推定は、「中間点調整」とも呼ばれます。 そして、このような調整は特別なものではありません。 文献には他の種類の調整もあります。 中間点調整は、右打ち切りデータをプロットする場合に非常に重要です。中間点調整を行わないと、ノンパラメトリック推定値のマーカー バージョンが重ねられた場合に、プロットがパラメトリック推定値に偏りがあるという誤解を与えてしまうからです。 この調整は、打ち切りデータの間隔にとって重要ではありません。 JMP17 開発サイクルでは、2 つの状況を一貫させることが決定されました。
7. さて、おそらく最も頭をひねるのは、4 つのマーカーとデータ ポイント間の関連性についてです。 これは、マーカーがデータに関連付けられており、ブラシで使用できるという伝統に対応するためです。 したがって、動作は実装に依存します。 この動作は、これらのマーカーの X 軸の位置に関係します。 JMP 17 では、X 軸の位置が 100 である左下の最初のマーカーをブラシすると、データ テーブル内の 3 行が強調表示されるのがわかります。 これら 3 つの行に注目すると、すべての行に 100 が対応する打ち切り間隔内に挟まれています。 それが協会の法則です。 その間、2 番目と 3 番目のマーカーも強調表示されるはずです。 X 軸の位置は 120 と 190 です。 ハイライトはデータ テーブルからプロットまでのどちらかの方向に進むためです。 強調表示された行は、120 と 190 でもループします。
最後にまとめとして。 プロット内のマーカーは、ノンパラメトリック推定値に関連付けられています。 マーカーは、マーカーの X 軸位置を観測値と照合することによってデータ ポイントに関連付けられます。 JMP16 から JMP17 への変更は、既存の決定に影響を与えることはありません。 しかし、プラットフォーム自体は、さまざまな好みに対応するためのより多くのオプションを提供するだけでなく、今後はもう少し一貫性が増します。
グループは個別に推定されます。
グループとは何ですか? 各グループの行ごとのメンバーシップは何ですか?
