こんにちは、私の名前はマイケルクロッティ。
私はある統計的ライターとのステータスドキュメンテーションチームでJMP、
そして今日、私は行くに話すについての導入
に検閲されたデータ分析でJMPそしてJMPプロ。
に始める、私たちは持っています得た三つ一般種類の検閲。
ただに戻る上ある少し、検閲されたデータ起こる
いつあなたしないでください持っているのちょうど測定のためにの観察、
しかしあなたする知るある範囲のためにの観察、
それであなた知るないのちょうど価値、
しかしあなたする知る何かについてどこの価値かもしれないなれ。
何私たちは欲しいにするによるを使用して検閲で私たちの分析
はに使用それ情報それ私たちは持っている、平もしそのないちょうど。
の三つ種類の検閲それ良い話すについて今日
は右検閲、左検閲、そして間隔検閲。
右検閲はおそらくのほとんど一般形状の検閲。
それ発生するいつのイベントの興味ただしません持っている時間に起こるまだ
によるの終わりのの勉強。
である信頼性テスト、
あなたかもしれない持っているある束のライト電球テスト中
そしてでの終わりののテスト期間、いくつかのの彼ら持っている失敗した。
それらのはちょうど観察、しかしそれからいくつかのしていない失敗したまだ。
あなた知る彼らは行くに失敗、
しかしあなたの勉強もっている終了しました、それでその検閲されたでそれポイント。
同じもので生存モデル
どこある忍耐強い生き残るにの終わりのの勉強。
1つものに注記はそれ右検閲はののみタイプそれでJMP、
サポートしますあるシングル応答カラム並んでのあるバイナリ検閲官カラム。
の次タイプは左検閲。
それはどこのイベントの興味発生する前にの観察が始まります。
あ一般例のそれするだろうなれどこあなた置くある束の単位下テスト
そしてでの時間それあなたするの初め検査、
いくつかのの彼ら持っているすでに失敗した。
あなた知るそれ彼らは始めましたそれなしある失敗、
しかしによるの時間あなた測定された彼ら、あなたチェック済みの上彼ら、彼らは持っていた失敗した。
それで彼らは失敗したいつか前にそれポイント。
別の例のそれは限定検出
どこあなた持っているある測定道具
それできない測定下にあるあるしきい値。
の最後タイプ良い話すについて今日は間隔検閲。
これはどこあなたのイベントの興味起こる間観察時間。
もしあなた持っているある定期的な検査スケジュールその代わりの継続的な観察、
あなたかもしれない見るそれ何か失敗するまたは何か起こる
間時間二そして三つ。
それしませんでした起こるで時間二そしてそれしませんでした起こるで時間三つ、
しかしそれだったどこかででそれ間隔。
取るある素早い見てで何これ見た目のようにでJMP。
こちらですの例のの右検閲
とある応答カラムそしてある検閲官カラム。
でのプラットフォームそれサポート検閲、
あなたいつも見るこれ検閲官役割、それはのためにそれバイナリ検閲カラム。
これはの方法それあなたできるする、あなたできる特定検閲もっと一般的に、
どれのはと二応答列。
基本的に、そののようにある始める時間そしての終わり時間。
のために左検閲、
私たちはしないでください知るいつそれ起こりました、それでの始める時間はない、
しかしの終わり時間、私たちは知るそれ起こりました前に時間50、
それでどこかで前にそれ。
逆向きそれのために右検閲、私たちは知るそれで時間25、
それしなかった起こりましたまだ、しかしそれ起こりましたいつか後それ。
それからと間隔、
両方の始めるそしてエンドポイントは欠落していない、
しかし私たちはしないでください知るいつのイベント起こりましたでこれ場合間80そして150。
そのない示されているでのテーブル上ここ、
しかし下ここ、私たちは持っています得たどこかであるよちょうど検閲。
に特定それ、
あなたただ使用の同じ価値で両方列。
それ手段本質的にそののようにの間隔とゼロ幅。
それ起こりましたでそれちょうど時間。
次、だった行くに話すについて二例の検閲。
の初めはもしあなた持っている検閲であなたのデータ、
しかし多分あなたしないでください知るどうやってにハンドルそれ、
そしてそれであなたただ考える、 "病気ただ無視するそれ。"
だった行くに見てで何できるおそらく起こるいつあなたするそれ。
でこれ例、
私たちは持っています得たシミュレートされたデータからある対数正規分布
そしての観察されたデータ
それ良い使用のために分析で私たちの違うケース
はどこ全ての価値観からの真実データそれは以上1,900、私たちはセット彼らに1,900、
それがそのままの検閲時間のためにその右検閲。
そこにははある少し可能ものあなたできたする
もしあなたは試していますに見積もりこれ平均失敗時間。
あなたできたする何もない。
あなたできたただ使用これ観察されたデータとある全体束の価値観セットに1,900、
活動のようにそれはいつそれ起こりました。
あなたできた扱うそれらのとしてない価値観、ただ落とす彼らからあなたのデータ、
またはあなたできた使用の検閲情報それあなた持っているであなたの分析。
のために右検閲、これら初め二アプローチ
は行くに傾向があるに過小評価するの平均失敗時間
なぜならあなたは落とす情報からのデータでそれ遠い終わり。
探していますもっと密接にでこれ、なぜならこれはシミュレートされたデータ、
私たちは持っているの真実分布ここでこれ初めカラム。
それはただのために比較、しかしで一般的な、あなたそうはしないだろう持っているそれ
なぜならあなたはそうするだろう持っているそれ全て価値観その上1,900。
あなたしないでください知るどここれら秋。
で私たちの観察されたYさん
これはどこ私たちはただ使用全ての1,900年代として価値観の1,900。
私たちは持っているいいえない価値観、
しかしある大きいポイント質量での上の私たちの分布ここ。
あなたできる見るそれの平均はある多く小さいよりもの真実平均。
でこれないYカラム、これはどこその代わりの治療する彼らとして1,900、
私たちは落とす彼ら。
私たちはセット彼らにないそして分析するの分布それなし彼ら。
ここあなたできる見るそれ今私たちの最大のの欠落していない価値観
は少ないよりも1,900、どれの本当にしません作るどれでもセンス
なぜなら私たちは知るそれある束の彼ら、 21観察、で事実、
はいくつかの価値より大きなよりも1,900。
したがって、この過小評価するの平均平もっと。
それからの上の右ここ、
私たちは持っています得たの分析で人生分布でJMP。
これはどこだったを使用しての観察されたYカラム。
その得たそれらの1,900年代、
しかしだったまたを使用してある検閲カラム並んでそれ。
のためにの行どこ観察されたYは1,900、
私たちの検閲官カラムは行くに言うそれそのある検閲された観察。
ここ私たちはできる見るそれ私たちの平均、
それ実は終わる上いるある少しより高いよりもの真実平均、
しかし私たちの対数正規パラメータ見積りは多くのクローザーにの真実価値観
そしてだった組み込む全ての情報それ私たちは持っている。
のために私たちの次例、だった行くに見てで検出限界。
これはある限界の検出問題
どこ私たちは持っているデータの上の収率のある殺虫剤
呼ばれたメタクレート、それはベースのの上レベルのいくつかの他の回帰変数。
でこれ状況、
の測定システムそれ私たちは持っているもっているあるより低い限界の検出
どこそれできない測定どれでも収量それは少ないよりも1 %。
それででのデータ、彼らはただコード化されたとしてゼロ、
しかしそれ本当にただ手段そのいくつかの収率下に1 %。
そこにはは二方法あなたできた分析するこれ
組み込むそれ情報でJMP。
の初め、あなたできた扱うそれとして左検閲、
使用二応答列との初めの左カラムもっているあるない価値、
そしての右カラムするだろうなれある1つ、
またはあなたできる使用の検出限界カラム財産
それは新しいでJMPそしてJMPプロ。
良い取るある見てでこれ。
こちらですあるサブセットののデータ。
これメタクレート読むカラムはの同じとしてのオリジナル読むカラム、
しかしその得たある検出限界カラム財産。
なぜならこれはあるより低い検出限界
どこ私たちはできない測定どれでもより低いよりもそれ限界、
だった行くにセットのより低い検出限界に1つ。
の他の方法あなたできたするこれはとの二列。
でこれ場合、私たちは知るそれその左検閲、
それでの左側はないそしてのアッパー側のそれは1つ、
ただ手段それの価値はどこかで少ないよりも1つ。
それは全て私たちは知る。
しかしとしてあなたできる見るからのカラム情報窓下ここ、
の検出限界カラム財産は認識されたによるの分布
そして一般化された回帰プラットホーム。
それでこれはある回帰問題。
良い使用一般化された回帰でJMPプロ。
ここ私たちはフィットある対数正規応答分布、
そしてそのできるにするそれの上これメタクレート読むカラム、
平とのゼロでそこには、
なぜならGenRegのない治療するそれらの観察としてゼロ、
その治療する彼らとして価値観検閲されたで1つ。
今、私たちはだったできるに使用全ての情報
そして得るある回帰モデル。
で結論、おそらく、のほとんど重要ものは
いつあなた持っている検閲情報、
そのより良いに使用それであなたの分析よりもに無視するそれ。
検閲できる起こるある多くの回のために時間反応、
しかしそれできるまた起こるのために他の反応。
あ良い例のそれはこれら限定検出問題。
ついに、あなたできる使用の続くアプローチ
に特定検閲でJMP。
あるよの2列アプローチそれはおそらくのほとんどフレキシブル
なぜならそれ許可しますあなたにする右検閲、左検閲、
間隔検閲、として良いとしてあるミックスの全て三つのそれらの。
のために右検閲、あなたできる使用の1つカラム応答
ペアになったとあるバイナリインジケータカラムのために検閲。
あるよまたこれ新しいカラム財産でJMPのために検出限界
どこあなたできるセットある限界の検出どちらかの上の低い側またはの高い側。
私たちは得たある少し参考文献ここもしあなたは興味があるでもっと情報。
1つのそれらのはある発見話す私したで2017年
それは得たもっとのの背景のどうやっての検閲情報は使用済み
での計算のこれら分析します。
それはそれ。感謝あなた。
