로그 정규 분포 형태에서 무작위 샘플링안녕하세요 여러분,
나는 모양/크기 매개변수가 있는 분포 로그 정규분포를 가지고 있습니다(165개의 데이터로 만들어짐).
이제 다양한 샘플 크기(5개, 10개...)로 무작위 샘플링을 하고 싶습니다.
내가 원하는 것은 더 많은 데이터를 실행할 때 여전히 이 분포 형태를 따를 것으로 기대하는 것입니다.
그래서 서로 다른 시간에 5/10/20 샘플을 샘플링할 때 어떤 종류의 데이터를 받게 될지 시뮬레이션하고 싶습니다.
샘플링 오류로 인해 매번 다른 결과가 표시될 것으로 예상됩니다.
Jmp에서 할 수 있는 방법이 있나요?
자동화 및 스크립팅데이터 탐색 및 시각화품질 및 프로세스 엔지니어링Re: 로그 정규 분포 형태에서 무작위 샘플링귀하의 관심 사항을 올바르게 이해했다면 시뮬레이션( https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/#page/jmp/simulate.shtml# )이 필요한 것입니다.
아이디어는 데이터의 하위 샘플이며 Lognormal을 반복적으로 적합하고 요약 통계를 수집합니다. 설명을 위해 수정된 Big Class 샘플 데이터를 첨부합니다.
데이터 테이블에서 스크립트를 실행합니다. Lognormal은 "weight" 변수에 적합하지만 Freq로 "random freq"를 사용합니다.
이제 관심 통계를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 "시뮬레이트"를 선택하십시오.
대화 상자에서 양쪽에서 "random freq"를 선택하고 확인을 클릭합니다.
그리고 다음과 같은 표를 얻게 됩니다.
마지막 두 열은 하위 표본에 대한 개별 적합성의 요약 통계입니다.
"random freq" 열은 "Resample Freq" 기능을 사용합니다.
당신이 해야 할 일은 열 수식에서 임계값을 조정하여 원하는 대로 총 5/10/20을 얻을 수 있도록 하는 것입니다.
Re: 로그 정규 분포 형태에서 무작위 샘플링이 예에서는 분포 모형에 대한 모수 추정치를 사용하여 다양한 크기의 새 표본을 시뮬레이션하는 방법을 보여줍니다.
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 ) );
