Livello: Avanzato
Matthew Flynn, Senior Data Scientist, Direttore Generale
Mary Loveless, ingegnere di sistema JMP, SAS
Non tutto nel mondo statistico ha una distribuzione normale. Ad esempio, JMP include le distribuzioni standard di Poisson, Gamma Poisson (o Binomiale Negativa), Binomiale e Bet Binomiale per l'adattamento a dati discreti. Tuttavia, la piattaforma Nonlinear consente di adattare la distribuzione scelta. Il corretto "adattamento" è importante per lo stile, ma è altrettanto importante nell'analisi per riassumere i dati nel modo più conciso e accurato possibile.
La piattaforma JMP Distribution include sia distribuzioni discrete che continue comunemente utilizzate. Occasionalmente, abbiamo dati con caratteristiche più insolite che richiedono adattamenti di distribuzione diversi. Come si fa ad adattare e tracciare una nuova distribuzione personalizzata a questo tipo di dati? In questa presentazione mostreremo come JMP semplifica l'utilizzo di distribuzioni alternative, come Simplex, L-Logistic e Kumaraswamy per risposte limitate; o distribuzioni di dati di conteggio alternative, come COM-Poisson, Consul, Double Poisson e un gran numero di distribuzioni continue discretizzate come le distribuzioni discrete di Weibull o Lindley.
