Funzione Q di MarcumCosa ti ha ispirato a richiedere questa lista dei desideri?
Stavo cercando di modellare alcuni dati come una distribuzione di Rice, che utilizza la funzione Q di Marcum nel CDF.
Che cosa è?Quale miglioramento vorresti vedere?
Vorrei che JMP supportasse la funzione Q di Marcum Q ν (a,b)
Perché questa idea è importante?
La funzione Marcum Q viene utilizzata per descrivere la CDF di numerose distribuzioni statistiche, consentendo agli utenti di utilizzare la piattaforma non lineare per adattare un numero molto maggiore di distribuzioni oltre a quelle attualmente supportate in JMP.
Le CDF delle seguenti distribuzioni possono essere modellate utilizzando la funzione Q
- Esponenziale
- Erlang
- Chi-quadrato
- Gamma
- Weibull
- Gamma generalizzata
- Chi-quadrato non centrale
- La Rayleigh
- Maxwell e Boltzmann
- Trascorrere
- Nakagami
- Riso
- Non-central chi
Modellazione statistica avanzataRe: Funzione Marcum Q - Stato modificato in: RiconosciutoCiao @rda . Abbiamo preso atto della tua richiesta. Non è integrata direttamente in JMP come funzione standard. Nel frattempo, ho fatto qualche ricerca e ho visto che è possibile implementarla utilizzando uno script personalizzato per approssimare la funzione Q di Marcum.
-
Funzione personalizzata:
È possibile creare una funzione personalizzata in JMP che implementi la funzione Q di Marcum utilizzando la scripting JSL.
Ciò comporta la definizione di una funzione JSL che calcola l'integrale (o sviluppo in serie) che definisce la funzione Q di Marcum.
-
Approssimazione con 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.
-
Utilizzo di librerie esterne:
3. Esempio di implementazione JSL (approssimazione):
<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 esempio semplificato di come si potrebbe approcciare un'approssimazione della funzione Q di Marcum in JSL:
Re: Funzione Q di MarcumCiao Valerie,
Apprezzo la risposta, ma sono deluso perché sembra che sia stata semplicemente copiata e incollata da ChatGPT.
L'esempio non è nemmeno JSL, il testo dice semplicemente "fai da te" in modo prolisso, e niente di tutto ciò sembra specifico di JMP o mostra familiarità con esso.
Non è stato nemmeno corretto, c'è un "3" inutile e l'ultima riga suggerisce che c'è un esempio da seguire, che non è stato incollato.
Un post dello staff di JMP implica l'approvazione del contenuto. Approvare le allucinazioni LLM confonderebbe gli utenti e farebbe perdere loro tempo: nessuna risposta sarebbe stata preferibile a questo.