你好，
我有一個關於生命分佈平台的問題，精確地使用比較分佈輪廓框與區間刪失數據。
我想用一個例子來說明我的問題。 我創建了一些虛擬數字並嘗試將其擬合為威布爾分佈。 當我使用實際數據時，我將在下面描述的行為會重複。
我的一般問題是 JMP 如何計算區間刪失數據的 Y 軸（概率）位置？
我想知道為什麼起始值為 120 和 200 的兩個點繪製在 Y 軸上的相同高度上？
接下來，為什麼有時使用單個標記（例如點4）在繪圖上標記未經審查的觀察結果，有些使用2 個標記（例如點1 和3，如紅色省略號所示）標記，而有些則根本不標記（例如.缺少第2)點？
最後，我想問一下，為什麼我只能選擇這個繪圖點1（使用光標）而其他點不能以任何方式選擇，除了直接使用數據表時。 另外，我只能移動點1的標籤，其他都是不活動的。
感謝您的幫助，
問候，
CEG1
感謝 peng_liu 提供的詳盡信息和示例。 這是非常說明問題的。
我相信您使用的是 JMP 16 或更早版本。 有一個錯誤與您偶然發現的標記選擇問題相關。
JMP 17 也有變化。 因此，如果您在 JMP 17 中運行分析，您將看到不同的圖。 該差異反映了這些點的 y 軸位置的變化。 但讓我從頭到尾解釋一下發生了什麼。
1.當數據被區間刪失時，分佈的“非參數估計”使用所謂的“Turnbull估計器”。 您可以在“非參數估計”大綱節點中找到估計的數值結果。 這是 JMP 16 的屏幕截圖。 特恩布爾的估計位於第三列。
2. 您有疑問的標記與估算相關。 這是棘手的部分。 傳統上，標記與數據相關聯。 但這裡該圖中的標記與非參數估計（即模型）相關聯。 這解釋了為什麼某些數據點似乎沒有出現在圖中。
3. 現在讓我解釋一下如何繪製特恩布爾估計。
3.1 首先，這裡顯示的是非參數估計圖的兩種表示之一。 對於特恩布爾來說，我可能更容易談論另一種表示法，它更嚴格地表示特恩布爾的估計。 要查看另一個，您需要關閉 JMP 16 菜單中的“顯示點”選項；看下一張截圖：
關閉它後，您應該看到下圖。 有 1 個紅點和 3 條紅色水平線。 這種風格被稱為非參數估計的“階躍函數”表示。
它們與特恩布爾的估計相對應。 讓我一次解釋一下。 我們需要並排查看非參數估計和繪圖。 所以我們不需要上下滾動。 現在，看表中的第一行，它表示從時間原點（這裡表示 0）到 60，概率估計為 0。 因為我們使用威布爾概率標度繪製 Y 軸，所以這條線不會顯示。 但如果將 Y 軸更改為線性，您應該會在 y=0 處看到從 0 到 60 的附加線。 現在，看看表中的第二行，它表示，從時間 100 到時間 100，概率估計為 0.19047620。 這意味著一條線折疊成一個點。 這就是紅點所對應的。 表中的第三行到第五行定義了各自概率估計的三個單獨的線。 請注意，第三行和第四行具有相同的概率估計。 這確定兩條線處於同一水平。
3.2 現在切換回來查看標記。 我將它們並排放置，現在標記的 y 軸位置來自何處更加明顯。
此外，為了適應 JMP 中可刷標記的傳統，該軟件嘗試盡可能合理地將估計（模型）與數據關聯起來。 但我應該解釋一下使用 JMP 17 發生了什麼。 由於 JMP 16 中的錯誤和 JMP 17 中的更改，JMP 16 中此標記樣式圖的解釋將帶來更多混亂。 下面我將切換到 JMP 17。 重置項目編號也是為了清楚。
1. 在 JMP 17 中，該數據的非參數估計報告如下。 請注意，第三列的名稱是“中點估計”，最後一列還有“特恩布爾估計”。 因此，該表將第二列中的內容移至最後一列。 並將“中點估計”放在第三列。
2. JMP 17 有一個新的非參數繪圖選項子菜單。
3. 以下 3 個屏幕截圖與前 3 個選項相關。 我懶得粘貼與“無”相關的內容。
4. 正如你可能猜到的那樣。 “階躍函數”圖沒有改變。 “點”圖、標記版本已更改。 更具體地說，標記的 y 軸位置發生了變化。 新位置對應於上表中的第二列“中點估計”。 現在我將解釋什麼是“中點估計”。 看第二行，中點估計和特恩布爾估計。 中點 0.09523810 是 0 和 0.19047620（Turnbull 下的第一行和第二行值）的平均值。 看第三排。 在此行中，中點估計值 0.38095239 是 Turnbull 下的第二行和第三行值 0.19047620 和 0.57142857 的平均值。 如此等等。
除了 y 軸位置之外，我還需要指出這些標記的 x 軸位置。 標記的 x 軸位置是階躍函數表示中階躍的開始。 因此它們是 100、120、190 和 220，或者第一列 Start 中的值。
5. 當數據僅經過右刪失時，中點估計已用於繪圖目的。 然而，在之前的版本中並未對區間刪失數據做出相同的決定。
6. 中點估計也稱為“中點調整”。 而且這樣的調整併不是唯一的。 文獻中還有其他類型的調整。 中點調整對於繪製正確的刪失數據至關重要，因為否則，如果覆蓋非參數估計的標記版本，則繪圖會產生參數估計有偏差的誤解。 該調整對於區間刪失數據並不重要。 JMP17 開發週期中做出了一項決定，以使兩種情況保持一致。
7. 現在，也許最令人費解的事情是四個標記和數據點之間的關聯。 這是為了適應標記與數據相關且可刷的傳統。 因此該行為取決於實現。 該行為與這些標記的 x 軸位置有關。 在 JMP 17 中，如果刷左下角的第一個標記（其 x 軸位置為 100），您應該看到數據表中的三行突出顯示。 現在看看這三行，它們都有 100 個塞在相應的審查間隔內。 這就是關聯規則。 同時，您應該看到第二個和第三個標記也突出顯示。 它們的 x 軸位置是 120 和 190。 由於亮點有兩種，從數據表到繪圖。 突出顯示的行也恰好在 120 和 190 中循環。
最後作為總結。 圖中的標記與非參數估計相關。 通過將標記的 x 軸位置與觀測值相匹配，標記與數據點相關聯。 從 JMP16 到 JMP17 的更改不應影響任何現有決策。 但除了提供更多選項來適應不同的偏好之外，平臺本身在前進方面更加一致。
