累積 (分位) データが与えられた場合の分布フィッティングは可能ですか?こんにちは、
分位数 (実際にはパーセンタイル) の形式でデータがあり、分布パラメータを推定し、そこから QQ プロットを実行したいと考えています。 私はかつて Life Distribution プラットフォームをフィッティングに使用しましたが、それは確率を頻度変数として使用する確率データに対してのみ機能しました。
おそらくそれは JMP では簡単なタスクですが、どうすればそれができるのかわかりません。
ビョルン
基本的なデータ分析とモデリングデータの探索と視覚化Re: 累積 (分位) データが与えられた場合の分布フィッティングは?データがどのようなものかを想像してみましょう。 x01 で 1%、x02 で 2%、x50 で 50%、x99 で 99% になります。
ここで、列に x01、x02、... x99 を入力し、寿命分布を使用して分布をその列に適合させるだけです。
その結果はどうなるでしょうか？ ディストリビューションでもそれができます。
パーセンタイルが等間隔でない場合はどうなるでしょうか。 たとえば、x02、x03、x04 はありません。 x01 があり、x05 に直行します。 x05 をどのように扱いますか。x01 や x06 と同じですか? そんなはずはありません。
しかし、上記の戦略は依然として適用可能です。 最終的な結果は x05 をどのように扱うかによって決まり、唯一の方法はありません。 1 つの方法は、x01 と x06 の中間に新しい x05 = (x01 + x06)/2 を作成することです。 一方、x05 に対応するエントリ (0.04 にする必要があります) を除き、0.01 で埋められる新しい頻度列が必要です。 次に、x 値と度数列を使用して、寿命分布または分布を使用して分布を近似します。
Re: 累積 (分位) データが与えられた場合の分布フィッティングは?あなたの評価は私のデータと同じです。 分位数が等間隔ではありません。
寿命分布に関しては、それが私が確信を持っていないことです。故障分析を行った場合、故障するまでにかかった時間を項目ごとに記録する可能性があるため、N 個の項目の列があり、各行には寿命時間が含まれています。私はこの種のデータを Life Distribution プラットフォームへの入力として期待していました。
分位数が不等間隔であるというあなたの指摘については、私の意見では、分布を数学的に導き出すことができるはずです。 N パーセンタイル (PC) 値については、P(x <= xPC | dist. params) = PC という形式の N 個の方程式があります。 ここで、最適化を実行できるあらゆる方法で、最適な距離を見つけます。パラメータ。 そこで、等間隔の分位数を再構築せずに、それを直接実行する JMP プラットフォームがあるかどうか疑問に思っています。
これを示すサンプル JMP テーブルをセットアップできると思いますか?
Re: 累積 (分位) データが与えられた場合の分布フィッティングは?あなたが 2 番目の段落で説明した内容は、私にとって気になることです。 データがイベント発生までの時間であり、元のデータが何かはわからないが、誰かが「分位」形式で概要を提供する場合、データに打ち切りがあると疑われる場合は、「分位」形式を信頼すべきではありません。わずかな予感を伴うオリジナルデータ。 私の以前の提案と以下の提案は検閲がないことを前提としています。
「分位数」形式のデータでは、元のデータに同じ値の観測値の数を記録する N 列があるかどうかは関係ありません。 「分位数」フォームを提供するものでは、その列が適切に処理されているはずです。 そうしないと、「分位数」フォーム データはゴミになります。
3 番目の段落で説明したことは、適切なアプローチです。 コルモゴロフテストについて考えてみましょう。 それも同様の考えです。
ただし、ご想像のとおり、JMP で何かを設定する必要があります。 答えは、使用することです非線形プラットホーム。 データに観測値 (分位数) の列と、確率 (分位数に関連付けられた) の列があるとします。 ここでの目的で非線形プラットフォームを使用するには、分位値を取り、計算された確率を返す数式列を作成する必要があります。 その後、新しい列を元の確率列とともに使用して、非線形モデルを近似することができます。 それを説明するデータ表を添付します。
Re: 累積 (分位) データが与えられた場合の分布フィッティングは?サンプルファイルありがとうございます！ 分布のフィッティングに関しては、意図した結果につながります。 ただし、(a) この形式のデータをすぐに理解して分布に適合させ、(b) その後、QQ プロットのオプションを提供して、視覚的に推定分布を選択できるプラットフォームがあることを期待していました。データの表現。
便利な解決策を得るには、そのためのスクリプトを作成する必要があると思います。 JMP の新機能の提案としてこれを掲載することが理にかなっているかどうかわかりませんか?
データの品質に関しては、問題ありません。 生命分布データとの比較は、私がプラットフォームの言語にとどまるためにのみ行ったものです。 元のデータは、物理的に連続した PDF から計算された離散確率分布です。 確率分布は完全に保存できないため、集計する必要があり、取得できるのはそれらの分位数です。 もちろん情報の損失はありますが、アプリケーションにとってはそれで十分です。
ご協力いただきありがとうございます！
