부정확한 데이터 처리: JMP에서의 신뢰성과 생존때로는 데이터의 정확한 값을 알 수 없는 경우가 있습니다. 중재 후 환자 생존율을 조사하는 의학 연구, 실패하지 않는 신뢰할 수 있는 제품의 실패를 조사하는 제품 신뢰성 연구, 또는 검출 한계 미만의 오염 물질을 조사하는 연구 등이 있습니다. 이러한 연구에서 정확한 값이 없는 데이터를 제거하거나 임시 값으로 대체하면 잘못된 결과가 발생할 수 있습니다. 이러한 연구에서 부정확한 데이터는 중도절단 데이터 또는 정지 데이터라고 합니다. 이 실습 워크숍의 사례 연구를 통해 중도절단의 작동 원리와 중도절단 데이터를 사용하여 분포를 추정하는 방법을 알아보세요. 다음으로, JMP가 부정확한 데이터를 처리하기 위해 분산 분석 또는 회귀 분석 모델을 어떻게 조정하는지 살펴보겠습니다.
