対数正規分布形状からのランダムサンプリングこんにちは、みんな、
以下の形状/スケールパラメータを持つ分布対数正規分布があります(165個のデータで作成)
次に、異なるサンプルサイズ（5個、10個...）でランダムサンプリングをしたいと思います。
私が望んでいるのは、より多くのデータを実行しても、この分布形状に従うことを期待していることです。
そこで、異なる時間で 5/10/20 個のサンプルをサンプリングしたときにどのような種類のデータが得られるかをシミュレーションしたいと思います。
サンプリングエラーのせいで、毎回少し異なる結果が表示されると思います
Jmpでそれを行う方法はありますか
自動化とスクリプト作成データの探索と視覚化品質およびプロセスエンジニアリングRe: 対数正規分布形状からのランダムサンプリングあなたの関心を正しく理解できれば、シミュレートすると思います ( https://www.jmp.com/support/help/ja/17.1/#page/jmp/simulate.shtml# ）が必要なものです。
このアイデアでは、データからサブサンプリングを行い、対数正規分布を繰り返し当てはめて、概要統計を収集します。 説明のために、修正された Big Class サンプル データを添付します。
データテーブルでスクリプトを実行します。 対数正規を「weight」変数に当てはめますが、Freq として「random freq」を使用します。
ここで、興味のある統計を右クリックし、「シミュレート」を選択します。
ダイアログで、両側で「random freq」を選択し、「OK」をクリックします。
そして、次のようなテーブルが得られます。
最後の 2 つの列は、サブサンプルへの個々の適合の要約統計量です。
「ランダム周波数」列では「リサンプル周波数」関数を使用します。
必要なのは、列の式のしきい値を調整して、希望通りの合計 5/10/20 を取得できるようにすることです。
Re: 対数正規分布形状からのランダムサンプリングこの例では、分布モデルのパラメーター推定を使用して、さまざまなサイズの新しいサンプルをシミュレートする方法を示します。
Names Default to Here( 1 );
// role of arguments
nRows = 25;
nCols = 1;
μ = 1.038356;
σ = 0.7746626;
sample = J( nRows, nCols, Random Lognormal( μ, σ ) );
dt = New Table( "Sample from LogNormal Population",
New Column( "Sample", "numeric", "Continuous", Values( sample ) )
);
dt << Distribution( Y( :Sample ) );
