774961_de-DE

liliconcom

Fehlende binomiale Konfidenzintervalle im Graph Builder und in „Y durch X anpassen“ (nur in „Verteilung“ zu finden)

Problemstellung: In JMP ist es nicht praktisch, Erträge (oder Ausfallraten) über verschiedene Gruppen für Binomialverteilungen (Bestanden/Nicht bestanden) zu vergleichen, was in den Kernbranchen von JMP eine sehr gängige Analyse ist.

Dies kann mithilfe der Distribution-Plattform und einer Aufteilung mit einer By-Variable korrekt durchgeführt werden, ist für unsere Kunden jedoch nicht intuitiv. Die natürliche Erwartung ist, diese Art der Analyse in „Fit Y by X (Contingency)“ oder „Graph Builder“ durchzuführen, aber keine dieser Plattformen unterstützt die Konfidenzintervalle der Binomialverteilung, sondern nur die Distribution. Sie müssen also die Verteilung der Spalte „Pass/Fail“ durchführen, die nach Gruppierungsvariable aufgeteilt wird, Konfidenzintervalle für Wahrscheinlichkeiten aktivieren, dann zu einer Datentabelle kombinieren und die Ergebnisse optional in „Graph Builder“ visualisieren. Auch dies ist seltsam schwierig und nicht intuitiv.

Infolgedessen sehe ich, wie viele Ingenieure Folgendes tun (ich bin schuldig) … die Spalte „Bestanden/Nicht bestanden“ in kontinuierliche 1/0-Werte ändern, diese Werte im Graph Builder oder „Fit Y by X“ gegenüber der Gruppierungsvariable darstellen und die berechneten Mittelwerte und Konfidenzintervalle vergleichen, um zu bestimmen, ob eine Gruppe eine statistisch andere Ausfallrate als eine andere hat. Dies ergibt zwar ein „ziemlich nahes“ Ergebnis, das normalerweise für viele Situationen gut genug ist (insbesondere wenn die Raten nicht nahe bei 0 % oder 100 % liegen), aber in diesen Situationen brechen sie zusammen, wie unten gezeigt. Um die Problemstellung zu veranschaulichen, ist hier ein Vergleich derselben Erträge (99,0 %, 99,5 %, 99,9 % mit jeweils 1000 Proben), visualisiert in GB. Links wird der Ertrag als kontinuierlich (1/0-Werte) und vergleichende Mittelwerte angezeigt, und rechts werden die Wahrscheinlichkeiten für „Bestanden/Nicht bestanden“ und ihre Konfidenzintervalle visualisiert, die aus der Verteilung berechnet wurden.

Wie Sie sehen, ähnlich, aber nicht exakt, und das stört mich. Ich werde dies als Funktionsanforderung einreichen, in der Hoffnung, dass diese Funktion für binomiale Verteilungskonfidenzintervalle in GB und Fit Y by X aufgenommen wird. Kunden möchten binomiale Wahrscheinlichkeiten vergleichen, und im Moment ist dies nicht intuitiv, da viele es auf die falsche Weise tun, die ich gezeigt habe.

Betreff: Fehlende binomiale Konfidenzintervalle im Graph Builder und in „Y durch X anpassen“ (nur in „Verteilung“ zu finden)

Hallo @mzwald , wie wäre es mit GenReg?

Fit Model(
	Y( :Result ),
	Effects( :Group ),
	Target Level( "Pass" ),
	Personality( "Generalized Regression" ),
	Generalized Distribution( "Binomial" ),
	Run(
		Fit(
			Estimation Method( "Logistic Regression" ),
			Validation Method( "None" ),
			Multiple Comparisons(
				Effect( :Group ),
				Least Squares Means Plot,
				Comparisons with Control(
					1,
					Control Level( "Group:A" ),
					Comparisons with Control Decision Chart(
						Control Differences Chart(
							1,
							Point Options( "Show Needles" )
						)
					)
				),
				Tukey HSD( 1 )
			)
		)
	)
);

Betreff: Fehlende binomiale Konfidenzintervalle im Graph Builder und in „Y durch X anpassen“ (nur in „Verteilung“ zu finden)

@russ_wolfinger Ja, dies ist die angeforderte Funktionalität, die in GenReg verfügbar ist, aber es ist eine Pro-Funktion und für die meisten JMP-Benutzer nicht verfügbar. Die Bitte hier ist, diese Funktionalität in Fit Y by X und Graph Builder zu integrieren, da sie häufig von jedem verwendet wird, der Testdaten analysiert (praktisch die meisten JMP-Benutzer).