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Fonction Marcum Q

Qu'est-ce qui a inspiré cette demande de liste de souhaits ?

J'essayais de modéliser certaines données comme une distribution de Rice, qui utilise la fonction Marcum Q dans le CDF.

Qu'est-ce que c'estQuelle amélioration aimeriez-vous voir ?

J'aimerais que JMP prenne en charge la fonction Marcum Q Q ν (a,b)

Pourquoi cette idée est-elle importante ?

La fonction Marcum Q est utilisée pour décrire la CDF de nombreuses distributions statistiques, ce qui permettrait aux utilisateurs d'utiliser la plate-forme non linéaire pour s'adapter à un nombre beaucoup plus grand de distributions au-delà de celles actuellement prises en charge dans JMP.

Les CDF des distributions suivantes peuvent être modélisées à l'aide de la fonction Q

• Exponentiel
• Erlang
• Chi-carré
• Gamma
• Weibull
• Gamma généralisé
• Chi-carré non central
• Rayleigh
• Maxwell-Boltzmann
• Dépenser
• Nakagami
• Riz
• Chi non central

Modélisation statistique avancéeRe : Fonction Marcum Q – Statut modifié : Reconnu

Bonjour @rda . Nous avons bien pris connaissance de votre demande. Cette fonction n'est pas directement intégrée à JMP en tant que fonction standard. Entre-temps, j'ai effectué quelques recherches et constaté qu'il est possible d'implémenter un script personnalisé pour approximer la fonction Marcum Q.

Mise en œuvre dans JMP :

• Fonction personnalisée :

  Vous pouvez créer une fonction personnalisée dans JMP qui implémente la fonction Marcum Q à l'aide de scripts JSL. Cela implique de définir une fonction JSL qui calcule l'intégrale (ou le développement en série) qui définit la fonction Q de Marcum.
• Approximation avec JSL :

  Since the Marcum Q-function can be expressed as a series expansion, you can approximate it in JSL using iterative calculations and JMP's built-in functions like If, Choose, Match, and potentially the Sum function.
• Utilisation de bibliothèques externes :

  Si vous avez accès à des bibliothèques externes ou à des modules complémentaires , ceux-ci peuvent contenir une fonction Marcum Q pré-implémentée. Vous pourriez ensuite exploiter cela dans JMP.

3. Exemple d'implémentation JSL (approximation) :

Code

<SPAN>// Simple example, not a fully accurate implementation</SPAN><BR aria-hidden="true" /><SPAN>// This is for illustration purposes only</SPAN><BR aria-hidden="true" /><BR aria-hidden="true" /><SPAN>On Calculate Do</SPAN><BR aria-hidden="true" /><BR aria-hidden="true" /><SPAN> // Get inputs (assuming </SPAN><SPAN class="rQeGvc">'a'</SPAN><SPAN> and </SPAN><SPAN class="rQeGvc">'b'</SPAN><SPAN> are column names)</SPAN><BR aria-hidden="true" /><SPAN> a = Column( </SPAN><SPAN class="Bkvjgc">1</SPAN><SPAN> ).Data(); // Replace with actual column name</SPAN><BR aria-hidden="true" /><SPAN> b = Column( </SPAN><SPAN class="Bkvjgc">2</SPAN><SPAN> ).Data(); // Replace with actual column name</SPAN><BR aria-hidden="true" /><BR aria-hidden="true" /><SPAN> // Loop through values</SPAN><BR aria-hidden="true" /><SPAN> For( i, </SPAN><SPAN class="Bkvjgc">1</SPAN><SPAN>, NRow(a),</SPAN><BR aria-hidden="true" /><SPAN> // Approximate the Marcum Q-function (replace with your desired method)</SPAN><BR aria-hidden="true" /><SPAN> result = </SPAN><SPAN class="Bkvjgc">1</SPAN><SPAN>; // Placeholder for your calculation</SPAN><BR aria-hidden="true" /><SPAN> // Update the output column with the result</SPAN><BR aria-hidden="true" /><SPAN> Col(</SPAN><SPAN class="Bkvjgc">3</SPAN><SPAN>)[i] = result; // Replace </SPAN><SPAN class="Bkvjgc">3</SPAN><SPAN> with the desired output column number</SPAN><BR aria-hidden="true" /><SPAN> );</SPAN><BR aria-hidden="true" /><BR aria-hidden="true" /><SPAN> // Do other calculations...</SPAN><BR aria-hidden="true" /><BR aria-hidden="true" /><SPAN>End Do</SPAN>

Un exemple simplifié de la manière dont vous pourriez aborder une approximation de la fonction Q de Marcum en JSL :

Ré: Fonction Marcum Q

Bonjour Valérie,

J'apprécie la réponse, mais je suis déçu que cela semble être simplement copié et collé à partir de ChatGPT.

L'exemple n'est même pas en JSL, le texte dit simplement « faites-le vous-même » de manière verbeuse, et rien de tout cela ne semble particulier à, ou même ne montre une familiarité avec, JMP.

Il n'a même pas été relu, il y a un « 3 » superflu et la dernière ligne suggère qu'il y a un exemple à suivre, qui n'a pas été collé.

Un message de l'équipe JMP implique une approbation du contenu. Approuver les hallucinations du LLM ne ferait que semer la confusion chez les utilisateurs et leur faire perdre du temps ; une absence de réponse aurait été préférable à cela.