給定累積（分位數）數據的分佈擬合？你好，
我有分位數（實際上是百分位數）形式的數據，想估計分佈參數並據此繪製 QQ 圖。 我曾經使用生命分佈平台進行擬合，但僅適用於概率數據，使用概率作為頻率變量。
也許這在 JMP 中是一項微不足道的任務，但我不知道如何做到這一點。
比約恩
基礎數據分析和建模數據探索和可視化回复：給定累積（分位數）數據的分佈擬合？讓我想像一下你的數據是什麼樣的。 您在 x01 處有 1%，在 x02 處有 2%，在 x50 處有 50%，在 x99 處有 99%。
現在，您只需將 x01、x02、...x99 放入一列中，然後使用 Life Distribution 來擬合該列的分佈，僅此而已。
那麼結果是什麼呢？ 您也可以通過 Distribution 來做到這一點。
現在，如果您沒有均勻分佈的百分位數怎麼辦？ 比如說，沒有x02、x03、x04。 有x01，直接到x05。 你會如何看待x05，它與x01和x06相同嗎？ 不應該的。
但上述策略仍然適用。 最終的結果取決於你如何對待x05，並沒有唯一的方法。 一種方法是創建一個新的 x05 = (x01 + x06)/2，因此它位於 x01 和 x06 之間。 同時，您需要一個新的頻率列，其中填充0.01，但與x05對應的條目除外，該條目應為0.04。 現在，使用 x 值以及頻率列，使用“壽命分佈”或“分佈”來擬合分佈。
回复：給定累積（分位數）數據的分佈擬合？您的評估與我的數據的外觀相符。 分位數的間隔不均勻。
關於壽命分佈，這就是我不確定的：如果我做了故障分析，我可能會記錄每個項目直到它損壞為止需要多長時間，所以我有一列 N 個項目，其中每行包含該項目和我期望此類數據作為生命分佈平台的輸入。
關於你的分位數不均勻的觀點，在我看來，人們應該能夠從數學上推導出分佈。 對於我的 N 個百分位數 (PC) 值，我有 N 個形式為 P(x <= xPC | dist.params) = PC 的方程。 現在通過任何方法都可以運行優化來找到最適合的距離。參數。 所以我想知道是否有一個 JMP 平台可以直接執行此操作，而無需重建均勻分佈的分位數？
您認為您可以設置一個示例 JMP 表來顯示這一點嗎？
回复：給定累積（分位數）數據的分佈擬合？你在第二段中描述的內容與我有關。 如果您的數據是事件發生時間，並且您不知道原始數據是什麼，但有人以“分位數”形式提供摘要，並且您懷疑數據中存在審查，則不應信任“分位數”形式原始數據帶有一絲預感。 我之前的建議和以下建議假設沒有審查。
對於“分位數”形式的數據，原始數據是否有 N 列並不重要，該列記錄具有相同值的觀測值的數量。 給你“分位數”形式的應該已經正確處理了該列。 否則，“分位數”形式的數據對你來說就是垃圾。
您在第三段中描述的是一種適當的方法。 想想柯爾莫哥洛夫檢驗。 這就是類似的想法。
但正如您想像的那樣，您需要在 JMP 中進行一些設置。 答案是使用非線性平台。 假設您的數據有一列觀測值（分位數）和一列概率（與分位數相關）。 要使用非線性平台來實現此處的目的，您需要編寫一個公式列，該列採用分位數值並返回計算的概率。 然後，您可以將新列與原始概率列一起使用來擬合非線性模型。 我附上一張數據表來說明這一點。
回复：給定累積（分位數）數據的分佈擬合？感謝您提供示例文件！ 關於分佈的擬合，它導致了我想要的結果。 儘管如此，我希望有一個平台可以（a）立即理解這種形式的數據並擬合分佈，（b）隨後提供 QQ 圖選項，我可以在其中選擇估計分佈以直觀地了解數據的表示。
我想我需要編寫一個腳本才能有一個方便的解決方案。 不知道將其作為 JMP 新功能的提案是否有意義？
關於數據質量，我沒問題。 生命分佈數據的比較只是我做的，只是停留在平台的語言上。 原始數據是離散概率分佈，是根據物理上連續的 PDF 計算得出的。 由於概率分佈無法完整存儲，因此需要對其進行聚合，我得到的是那些分位數。 當然，信息會丟失，但對於應用程序來說，這已經足夠了。
感謝您的幫助！
