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Existe-t-il un moyen d'effectuer le test de Cramer von dans JMP ?

Bonjour,

Existe-t-il un moyen d'effectuer un test de Cramer von dans JMP ? Quelqu'un a-t-il déjà essayé ?

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Je ne connais pas de test de Cramer von dans JMP, mais il est simple de l'exécuter en Python en utilisant l'interface JMP/Python

names default to here(1);
dt =
// Open Data Table: semiconductor capability.jmp
// → Data Table( "semiconductor capability" )
Open( "$SAMPLE_DATA/big class.jmp" );

data = (dt:height << get values);
python send(data);

python submit("
print( data )
");

python submit("
from scipy.stats import cramervonmises

# Example data
import numpy as np
np.random.seed(0)
# data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=100)

# Test against normal distribution
result = cramervonmises(data, 'norm')

print(result)
");

Les travaux ci-dessus fonctionnent pour JMP 18 avec son Python intégré

Pour exécuter ceci dans les versions antérieures, seule une légère modification est nécessaire

names default to here(1);
dt =
// Open Data Table: semiconductor capability.jmp
// → Data Table( "semiconductor capability" )
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/big class.jmp" );

python init();

data = (dt:height << get values)`;
python send(data);

python submit("
print( data )
");

python submit("
from scipy.stats import cramervonmises

# Example data
import numpy as np
np.random.seed(0)
# data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=100)

# Test against normal distribution
result = cramervonmises(data, 'norm')

print(result)
");