Salut,
Je travaille avec des données de mesure qui doivent suivre une distribution spécifique.
Mon objectif est de créer une Normale Pliée et une Rayleigh à comparer avec d'autres distributions déjà programmées par défaut dans JMP afin de voir si mes données suivent celle attendue.
Ici, j'ajuste toutes les distributions avec mes données et je regarde si la distribution normale correspond le mieux selon l'AICc. J'aimerais faire la même chose avec une loi normale pliée et une loi de Rayleigh.
Voici le code correspondant :
DistributionChart = Distribution(//Creation of the distribution chart
Continuous Distribution(
Column( dTempoClean:Ecart ),
Quantiles( 0 ),
Normal Quantile Plot( 1 ),
Process Capability( 0 )
),
Histograms Only
SendToReport(
Dispatch( {"Ecart mesurée"}, "1", ScaleBox,//Deviation data is studied
{Add Ref Line(lst, "Solid", "Blue", "Tol. Inf.", 1 ),
Add Ref Line(ust, "Solid", "Blue", "Tol. sup.", 1 ),
Add Ref Line(0, "Solid", "Blue", "Objectif", 1 )}
),
Dispatch( {"Ecart mesurée"}, "", Picture Box( 4 ),
{Set Summary Behavior( "Collapse" )}
)
)
);
DistributionChart << Fit All;//Fit all default distributions
scb = Report(DistributionChart)[Outline Box("Compare Distributions"), Table Box(1), NumberColBox("AICc")];//Get AICc value
scb1 = Report(DistributionChart)[Outline Box("Compare Distributions"), Table Box(1), StringColBox(1)];//Get best distribution name
k=1;
while (scb[k]==".",k++)
bestdist = scb1[k];Comment puis-je ajouter une distribution normale pliée et une distribution Rayleigh au Fit All tout en obtenant toutes les données statistiques correspondantes (Moyenne, Écart type, Cp, Cpk...) ?
Merci beaucoup pour votre aide !
La loi normale pliée et la loi de Rayleigh sont des cas particuliers de la distribution de Weibull. À moins d'une astuce particulière, il est impossible d'ajouter d'autres modèles de distribution au menu.
