Niveau: Fortgeschritten
Matthew Flynn, Leitender Datenwissenschaftler, GM
Mary Loveless, JMP-Systemingenieurin, SAS
Nicht alle statistischen Verteilungen sind normalverteilt. JMP bietet beispielsweise die Standardverteilungen Poisson, Gamma-Poisson (oder Negative Binomialverteilung), Binomialverteilung und Bet-Binomialverteilung zur Anpassung diskreter Daten. Die nichtlineare Plattform ermöglicht jedoch die Anpassung Ihrer gewünschten Verteilung. Die richtige Anpassung ist wichtig für den Stil, aber auch für die Analyse, um die Daten möglichst präzise und präzise zusammenzufassen.
Die JMP-Verteilungsplattform umfasst sowohl häufig verwendete diskrete Anpassungen als auch kontinuierliche Verteilungen. Gelegentlich liegen uns Daten mit ungewöhnlicheren Eigenschaften vor, die andere Verteilungsanpassungen erfordern. Wie würden Sie vorgehen, um neue, benutzerdefinierte Verteilungen an diesen Datentyp anzupassen und darzustellen? In dieser Präsentation zeigen wir, wie JMP die Arbeit mit alternativen Verteilungen erleichtert, z. B. Simplex-, L-Logistik- und Kumaraswamy-Verteilungen für beschränkte Antworten; oder alternative Zähldatenverteilungen wie COM-Poisson, Consul, Double Poisson und eine große Anzahl diskretisierter kontinuierlicher Verteilungen wie die diskrete Weibull- oder diskrete Lindley-Verteilung.
