누적(분위수) 데이터가 주어진 분포 피팅?안녕,
나는 분위수(실제로 백분위수) 형태의 데이터를 가지고 있으며 분포 매개변수를 추정하고 그로부터 QQ 플롯을 작성하고 싶습니다. 나는 피팅을 위해 Life Distribution 플랫폼을 사용한 적이 있지만 확률을 빈도 변수로 사용하여 확률 데이터에만 작동했습니다.
JMP에서는 이것이 사소한 작업일 수도 있지만 어떻게 할 수 있을지 모르겠습니다.
비요른
기본 데이터 분석 및 모델링데이터 탐색 및 시각화Re: 누적(분위수) 데이터가 주어진 분포 피팅?귀하의 데이터가 어떻게 생겼는지 상상해 보겠습니다. x01에서는 1%, x02에서는 2%, x50에서는 50%, x99에서는 99%가 있습니다.
이제 x01, x02, ... x99를 열에 넣고 Life Distribution을 사용하여 해당 열에 분포를 맞추면 됩니다.
그러면 결과는 무엇입니까? 배포를 통해서도 그렇게 할 수 있습니다.
이제 균등한 간격의 백분위수가 없으면 어떻게 될까요? x02, x03, x04가 없다고 가정해 보겠습니다. x01이 있고 바로 x05로 이동합니다. x05를 어떻게 처리하시겠습니까? x01 및 x06과 동일합니까? 그래서는 안됩니다.
그러나 위의 전략은 여전히 적용 가능합니다. x05를 어떻게 처리하느냐에 따라 최종 결과가 달라지며, 특별한 방법은 없습니다. 한 가지 방법은 새로운 x05 = (x01 + x06)/2를 생성하여 x01과 x06 사이의 중간에 위치하게 하는 것입니다. 동시에 x05에 해당하는 항목(0.04여야 함)을 제외하고 0.01로 채워지는 새 빈도 열이 필요합니다. 이제 빈도 열과 함께 x 값을 사용하여 수명 분포 또는 분포를 사용하여 분포를 맞춥니다.
Re: 누적(분위수) 데이터가 주어지면 분포 피팅이 가능합니까?내 데이터가 어떻게 보이는지에 대한 귀하의 평가가 옳습니다. 분위수의 간격이 균등하지 않습니다.
수명 분포와 관련하여 그것이 제가 확신하는/불확실한 것입니다. 고장 분석을 수행한 경우 각 항목에 대해 파손될 때까지 걸린 시간을 기록할 수 있으므로 각 행에 수명이 포함된 N개 항목의 열이 있습니다. 아이템과 저는 이런 종류의 데이터가 Life Distribution 플랫폼에 입력될 것으로 기대했습니다.
불균일한 간격의 분위수의 점과 관련하여 제 생각에는 분포를 수학적으로 도출할 수 있어야 합니다. 내 N 백분위수(PC) 값의 경우 P(x <= xPC | dist. params) = PC 형식의 N 방정식이 있습니다. 이제 어떤 방법으로든 가장 적합한 거리를 찾는 최적화를 실행할 수 있습니다. 매개변수. 그렇다면 균일한 간격의 분위수를 재구성하지 않고 이를 직접 수행하는 JMP 플랫폼이 있는지 궁금합니다.
이를 보여주는 샘플 JMP 테이블을 설정할 수 있다고 생각하시나요?
Re: 누적(분위수) 데이터가 주어진 분포 피팅?두 번째 단락에서 설명하신 내용이 저와 관련이 있습니다. 데이터가 사건 발생 시점이고 원본 데이터가 무엇인지 모르지만 누군가 "분위수" 형식으로 요약을 제공하는 경우 검열이 있다고 의심되면 "분위수" 형식을 신뢰해서는 안 됩니다. 약간의 예감이 있는 원본 데이터. 나의 이전 제안과 다음 제안은 검열이 없다고 가정합니다.
"분위수" 형식 데이터를 사용하면 원본 데이터에 동일한 값의 관측치 수를 기록하는 N 열이 있는지 여부는 중요하지 않습니다. "분위수" 형식을 제공하는 것은 해당 열을 적절하게 처리했어야 합니다. 그렇지 않으면 "분위수" 형식 데이터가 쓰레기가 됩니다.
세 번째 단락에서 설명한 내용이 적절한 접근 방식입니다. Kolmogorov 테스트를 생각해 보세요. 그것은 비슷한 생각입니다.
하지만 상상하신 대로 JMP에서 뭔가를 설정해야 합니다. 대답은 사용하는 것입니다 비선형 플랫폼. 데이터에 관찰 값(분위수) 열과 확률 열(분위수와 연결됨)이 있다고 가정합니다. 여기서 목적으로 비선형 플랫폼을 사용하려면 분위수 값을 사용하고 계산된 확률을 반환하는 수식 열을 작성해야 합니다. 그런 다음 원래 확률 열과 함께 새 열을 사용하여 비선형 모델을 맞출 수 있습니다. 나는 그것을 설명하는 데이터 테이블을 첨부합니다.
Re: 누적(분위수) 데이터가 주어진 분포 피팅?샘플파일 감사합니다! 분포의 피팅에 관해서는 내가 의도한 결과로 이어집니다. 하지만 저는 (a) 이러한 형태의 데이터를 즉시 이해하고 분포에 적합하며 (b) 차후에 QQ 플롯 옵션을 제공하여 추정 분포가 무엇인지 선택할 수 있는 플랫폼이 있기를 바랐습니다. 데이터의 표현.
편리한 솔루션을 얻으려면 스크립트를 작성해야 할 것 같습니다. JMP의 새로운 기능에 대한 제안으로 제시하는 것이 타당한지 모르시나요?
데이터 품질에 관해서는 괜찮습니다. 생활 분포 데이터와의 비교는 플랫폼의 언어에 머물기 위해 제가 수행한 것뿐입니다. 원본 데이터는 물리적으로 연속적인 PDF에서 계산된 이산 확률 분포입니다. 확률 분포는 전체를 저장할 수 없으므로 집계해야 하며 내가 얻는 것은 해당 분위수입니다. 물론 정보가 손실되지만 애플리케이션의 경우 그것으로 충분합니다.
당신의 도움을 주셔서 감사합니다!
