Niveau: Fortgeschritten
Matthew Flynn, Senior Data Scientist, GM
Mary Loveless, JMP-Systemingenieurin, SAS
Nicht alles in der Welt der Statistik ist normalverteilt. JMP umfasst beispielsweise die Standardverteilungen Poisson, Gamma Poisson (oder negative Binomialverteilung), Binomialverteilung und Bet-Binomialverteilung für Anpassungen an diskrete Daten. Die nichtlineare Plattform ermöglicht jedoch die Anpassung der von Ihnen gewählten Verteilung. Der richtige „Fit“ ist wichtig für den Stil, aber auch in der Analytik ist es wichtig, die eigenen Daten möglichst prägnant und genau zusammenzufassen.
Die JMP-Verteilungsplattform umfasst sowohl häufig verwendete diskrete Anpassungen als auch kontinuierliche Verteilungen. Gelegentlich liegen uns Daten mit ungewöhnlicheren Merkmalen vor, die unterschiedliche Verteilungsanpassungen erfordern. Wie würden Sie bei der Anpassung und Darstellung einer neuen, benutzerdefinierten Verteilung an diese Art von Daten vorgehen? In dieser Präsentation zeigen wir, wie JMP die Arbeit mit alternativen Verteilungen wie Simplex-, L-Logistic- und Kumaraswamy-Verteilungen für begrenzte Antworten vereinfacht. oder alternative Zähldatenverteilungen wie COM-Poisson, Consul, Double Poisson und eine große Anzahl diskretisierter kontinuierlicher Verteilungen wie die diskreten Weibull- oder diskreten Lindley-Verteilungen.
