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liliconcom

Prueba rápida de normalidad en muchos parámetros

Hola,

Tengo muchos parámetros (100 ~ 2000), cada uno con entre 200 y 2500 valores en la muestra. Quiero realizar una prueba estadística para cada uno de ellos para comprobar si la distribución es normal.

Mi problema es que me lleva mucho tiempo (alrededor de 6 minutos): tengo que ejecutar la plataforma Distribución > Ajuste Normal > Bondad de ajuste para cada parámetro y recuperar el valor p de la prueba de Anderson, por ejemplo, para llegar a mi conclusión.

¿No hay una manera más rápida? Me gustaría evitar usar Python en la medida de lo posible, porque tenemos JMP17 y tememos que migrar el código cuando cambiemos a MP19 dentro de seis meses sea muy costoso, ya que cambia mucho.

Atentamente,

Automatización y scripting

Re: Prueba rápida de normalidad en muchos parámetros

¿Has usado JSL para esto? ¿Podrías darme un ejemplo del script que usaste? Podría haber algunas optimizaciones para hacerlo más rápido, lo cual podría ser suficiente.

Re: Prueba rápida de normalidad en muchos parámetros

Hola @SophieCuvillier ,

¿Has probado a mantener pulsado el botón derecho del ratón y usar el triángulo rojo para transmitir los comandos a todas las distribuciones individuales? Podrías usar esto para hacer clic derecho en la tabla Anderson Darling y seleccionar "Crear tabla de datos combinados".

Gracias,

Ben

Re: Prueba rápida de normalidad en muchos parámetros

Hola Ben

Gracias por tu respuesta. Bueno, me gustaría hacerlo en scripts, ya que es un análisis que queremos incorporar en un complemento...

Atentamente

Re: Prueba rápida de normalidad en muchos parámetros

Lamentablemente, no sirve de nada si usas JMP17, pero publiqué un script JSL que usa Python para hacer lo que buscas (creo). Espero que te sea útil cuando te pases a JMP 18/19.

https://community.jmp.com/t5/JMP-Scripts/Comparative-normality-testing-on-many-parameters-or-groups-of/ta-p/773837

Re: Prueba rápida de normalidad en muchos parámetros

Hola @SophieCuvillier ,

Te entiendo, intenté armar algo para ti que ejecutará la tabla de datos combinados en un script: fue un desafío divertido lograr que la plataforma ejecute todas las columnas en una ventana en lugar de ventanas individuales por columna.

Déjame saber cómo te funciona esto.

//Random Column Generator v1 - Inspired by https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7241062805292929025/ 

//Get current data table, clear previous selections
dt = CurrentDataTable();
Names Default to Here(1);
dt << Clear Column Selection();

//Launch dialog for columns - adapted from https://community.jmp.com/t5/JMPer-Cable/Prompting-for-columns-totally-modally/ba-p/189647
nw = New Window( "Launch Dialog",
    <<MODAL></MODAL>

Re: Prueba rápida de normalidad en muchos parámetros

@matth1 escribió:
Lamentablemente, no sirve de nada si usas JMP17, pero publiqué un script JSL que usa Python para hacer lo que buscas (creo). Espero que te sea útil cuando te pases a JMP 18/19.

@SophieCuvillier , de hecho, olvidé que había creado una versión de este script que no era Python. Solo lo cambié porque la versión de Python era mucho más rápida para grandes volúmenes de datos.

Consulte el archivo adjunto; espero que le sea útil. Tenga en cuenta que todo lo que aparece debajo de la línea 107 es solo para crear la ventana de visualización de resultados. Si solo desea la tabla de valores p comparativos, puede eliminar ese código.

Solo tengo JMP 18 para probarlo, pero debería funcionar bien con v17.

Re: Prueba rápida de normalidad en muchos parámetros

No sé por qué, pero lamentablemente no veo los resultados de la prueba de normalidad; no hay salida. Quizás mi versión de JMP sea demasiado baja (V14.3). Intentaré usar una versión superior.

¿Puedes convertirlo en un archivo jmpaddin para que pueda usarse mejor?

Espero sólo ver los resultados de la prueba de normalidad, sin necesidad de análisis de capacidad.
Esta imagen es el resultado de MINITAB. ¿Puedes hacerla así?

Re: Prueba rápida de normalidad en muchos parámetros

Puede crear el gráfico de cuantiles normal comparando múltiples parámetros apilando los datos y utilizando la plataforma Ajustar X por Y. Por ejemplo, vea el código simple a continuación:

dt = open( "$SAMPLE_DATA/Semiconductor Capability.jmp" );
dt_stack = dt << Stack(
	columns( :PNP1, :PNP2, :NPN2, :PNP3 ),
	"Non-stacked columns"n( Keep( :lot_id, :wafer, :Wafer ID in lot ID, :SITE ) ),
	Output Table( "Stack" )
);
dt_stack << Color or Mark by Column(
	:Label,
	Color Theme( "JMP Default" ),
	Marker( 0 )
);
ow = dt_stack << Oneway(
	Y( :Data ),
	X( :Label ),
	All Graphs( 0 ),
	Line of Fit( 1 ),
	Plot Quantile by Actual( 1 )
);

dt = open( "$SAMPLE_DATA/Semiconductor Capability.jmp" ); dt_stack = dt << Stack( columnas( :PNP1, :PNP2, :NPN2, :PNP3 ), "Columnas no apiladas"n( Keep( :lot_id, :wafer, :Wafer ID en lote ID, :SITE ) ), Output Table( "Stack" ) ); dt_stack << Color o marca por columna( :Label, Color Theme( "JMP Default" ), Marker( 0 ) ); ow = dt_stack << Oneway( Y( :Data ), X( :Label ), Todos los gráficos( 0 ), Línea de ajuste( 1 ), Trazar cuantil por real( 1 ) );

Podrías crear una ventana personalizada e incluir la tabla de resultados de AD del script anterior como informe junto al gráfico de cuantiles normal. Si te convence el script, esto podría serte útil:

https://www.jmp.com/support/help/en/18.1/#page/jmp/construct-display-boxes-for-new-windows.shtml

Re: Prueba rápida de normalidad en muchos parámetros

Hola,

Al final, usé el script de @matth1 y @Ben_BarrIngh (¡Muchas gracias!). Para mejorar la velocidad, consideramos tomar una submuestra aleatoria de cada parámetro en lugar de tomar la muestra completa.

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