Nivel: Avanzado
Matthew Flynn, científico de datos senior, gerente general
Mary Loveless, ingeniera de sistemas JMP, SAS
No todo en el mundo estadístico tiene una distribución normal. Por ejemplo, JMP incluye las distribuciones estándar Poisson, Gamma Poisson (o Binomial Negativa), Binomial y Bet Binomial para ajustes de datos discretos. Sin embargo, la plataforma no lineal permite adaptar la distribución que usted elija. El "ajuste" correcto es importante para el estilo, pero también es importante en análisis resumir los datos de la manera más concisa y precisa posible.
La plataforma JMP Distribution incluye distribuciones continuas y de ajuste discreto de uso común. En ocasiones tenemos datos con características más inusuales que requieren diferentes ajustes de distribución. ¿Cómo haría para ajustar y trazar una distribución nueva y personalizada para este tipo de datos? En esta presentación mostraremos cómo JMP facilita el trabajo con distribuciones alternativas, como distribuciones Simplex, L-Logistic y Kumaraswamy para respuestas acotadas; o distribuciones de datos de recuento alternativas, como COM-Poisson, Consul, Double Poisson y una gran cantidad de distribuciones continuas discretizadas como las distribuciones discretas de Weibull o discretas de Lindley.
