Muestreo aleatorio a partir de una forma de distribución lognormal.Hola a todos,
Tengo una distribución lognormal con el siguiente parámetro de forma/escala (compuesto por 165 datos)
Ahora quiero realizar un muestreo aleatorio con diferentes tamaños de muestra (5 unidades, 10 unidades...)
Lo que quiero es esperar que cuando ejecute más datos siga esta forma de distribución.
Por eso quiero simular qué tipo de datos recibiré al muestrear 5/10/20 muestras en diferentes momentos.
Espero que cada vez muestre un resultado un poco diferente solo por un error de muestreo.
¿Hay alguna manera de hacerlo en Jmp?
Automatización y secuencias de comandosExploración y visualización de datosIngeniería de Calidad y ProcesosRe: Muestreo aleatorio a partir de una forma de distribución lognormalSi entiendo correctamente su interés, creo Simular ( https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/#page/jmp/simulate.shtml# ) es lo que necesitas.
La idea es tomar una submuestra de sus datos y ajustar Lognormal repetidamente y recopilar estadísticas resumidas. Adjunto datos de muestra de Big Class modificados para ilustrar.
Ejecute el script en la tabla de datos. Ajusta Lognormal a la variable "peso", pero utiliza "frecuencia aleatoria" como Freq.
Ahora haga clic derecho en una estadística de interés y elija "Simular":
En el cuadro de diálogo, elija "frecuencia aleatoria" en ambos lados, haga clic en Aceptar:
Y obtendrás una tabla como la siguiente:
Las dos últimas columnas son las estadísticas resumidas de los ajustes individuales a las submuestras.
La columna "frecuencia aleatoria" utiliza la función "Resample Freq":
Lo que debe hacer es modificar el umbral en la fórmula de la columna, para que pueda obtener el total de 5/10/20 como desee.
Re: Muestreo aleatorio a partir de una forma de distribución lognormalEste ejemplo ilustra cómo se pueden utilizar las estimaciones de parámetros del modelo de distribución para simular nuevas muestras de diferentes tamaños.
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 ) );
