Dichiarazione del problema: in JMP non è conveniente confrontare i rendimenti (o i tassi di fallimento) tra diversi gruppi per distribuzioni binomiali (superato/fallito), che è un'analisi molto comune nei principali settori di JMP.
È possibile farlo correttamente utilizzando la piattaforma Distribuzione e suddividendo con una variabile Per, ma questo non è intuitivo per i nostri clienti. L'aspettativa naturale è quella di eseguire questo tipo di analisi in Adatta Y per X (contingenza) o nel Costruttore di grafici, ma nessuna di queste piattaforme supporta gli intervalli di confidenza della distribuzione binomiale, solo Distribuzione. Quindi devi eseguire la distribuzione della colonna Pass/Fail divisa per variabile di raggruppamento, attivare gli intervalli di confidenza per le probabilità, quindi combinarli nella tabella dati e facoltativamente visualizzare i risultati nel Costruttore di grafici. Ancora una volta, stranamente difficile e non intuitivo.
Di conseguenza, vedo molti ingegneri fare quanto segue (sono colpevole di questo): modificare la colonna superato/fallito in valori 1/0 continui, tracciare tali valori rispetto alla variabile di raggruppamento nel Costruttore di grafici o Adatta Y per X e confrontare le medie calcolate e gli intervalli di confidenza per determinare se un gruppo ha un tasso di fallimento statisticamente diverso rispetto a un altro. Sebbene ciò dia un risultato "abbastanza vicino" che in genere è abbastanza buono per molte situazioni (specialmente quando i tassi non sono vicini allo 0% o al 100%), ma in quelle situazioni si guastano come mostrato di seguito. Per illustrare la formulazione del problema, ecco un confronto delle stesse rese (99,0%, 99,5%, 99,9% con 1000 campioni ciascuna) visualizzate in GB. A sinistra viene mostrato il rendimento come continuo (valori 1/0) e le medie di confronto, mentre a destra vengono visualizzate le probabilità di Pass/Fail e i relativi intervalli di confidenza calcolati dalla distribuzione.
Come puoi vedere, simile, ma non esatto, e questo mi dà fastidio. Lo inserirò come richiesta di funzionalità, con la speranza che questa funzionalità dell'intervallo di confidenza della distribuzione binomiale venga inclusa in GB e Adatta Y per X. I clienti desiderano confrontare le probabilità binomiali e in questo momento non è intuitivo farlo con molti che lo fanno è il modo sbagliato che ho mostrato.
Ciao @mzwald , che ne dici di 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 )
)
)
)
);
@russ_wolfinger Sì, questa è la funzionalità richiesta disponibile in GenReg ma è una funzionalità Pro e non disponibile per la maggior parte degli utenti JMP. La richiesta qui è di inserire questa funzionalità in Fit Y by X e Graph Builder poiché viene utilizzata spesso da chiunque analizzi dati di test (praticamente la maggior parte degli utenti JMP).
