Fit Normal() – Unterschiede der Standardfehler und Konfidenzintervalle der Parameterschätzungen zwischen den Versionen (JMP 16 vs. JMP 18.2)Hallo,
Mir sind einige numerische Unterschiede zwischen den JMP-Versionen aufgefallen und ich frage mich, was sich bei der Berechnung der Standardfehler und Konfidenzintervalle der Parameterschätzungen von Fit Normal() von JMP 16 zu den nächsten Versionen geändert hat?
Es wäre toll, wenn Sie etwaige Unterschiede in den Formeln und Methoden zwischen den beiden Versionen angeben könnten.
Die folgende Ausgabe wurde durch Verwendung derselben Daten und Ausführen des folgenden Codeabschnitts in JMP 16.0 (links) und JMP 18.2 (rechts) erzeugt.
Namen werden standardmäßig hier verwendet (1);
dt = Öffnen( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
obj = dt << Verteilung(Spalte(:Gewicht));
obj << Normal anpassen;
Vielen Dank im Voraus an alle, die antworten!
Grundlegende Datenanalyse und -modellierungBetreff: Fit Normal() – Unterschiede der Standardfehler und Konfidenzintervalle der Parameterschätzungen zwischen den Versionen (JMP 16 vs. JMP 18.2)Hallo,
Könnten Sie hervorheben, welche Parameter in den beiden von Ihnen freigegebenen Ausgaben nicht übereinstimmen? Ich habe die Tabelle nach Unterschieden durchsucht, konnte aber keine feststellen.
Danke,
TS
Betreff: Fit Normal() – Unterschiede der Standardfehler und Konfidenzintervalle der Parameterschätzungen zwischen den Versionen (JMP 16 vs. JMP 18.2)Hallo,
Vielen Dank für Ihre Antwort.
Der Standardfehler des Dispersionsparameters ist unterschiedlich:
JMP16.0 = 0,5369693
JMP18.2 = 2,530138
das Konfidenzintervall für den Standort ist unterschiedlich:
JMP16.0 = 98,119695 – 111,8803
JMP18.2 = 97,899497 - 112,1005
Das Konfidenzintervall für die Streuung ist unterschiedlich:
JMP16.0 = 21,173986 – 23,293976
JMP18.2 = 18,186907 - 28,50799
Betreff: Fit Normal() – Unterschiede der Standardfehler und Konfidenzintervalle der Parameterschätzungen zwischen den Versionen (JMP 16 vs. JMP 18.2)Sind die Datentabellen identisch? Sind die Datentypen identisch? Ich habe JMP 16 nicht mehr zum Testen, aber vielleicht wäre es hilfreich, die eigentliche Datentabelle anzuhängen (es sieht so aus, als hätten Sie die Datentabelle aus JMP-Dateien). Wenden Sie sich bitte an support@jmp.com
Betreff: Fit Normal() – Unterschiede der Standardfehler und Konfidenzintervalle der Parameterschätzungen zwischen den Versionen (JMP 16 vs. JMP 18.2)Danke, aber wie ich anfangs erwähnt habe, sind die Daten dieselben (und können mit beliebigen Daten getestet werden). Selbst wenn die Daten gespeichert und die Analyse in derselben gespeicherten Datentabellenspalte (für jede fortlaufende Spalte) in den beiden JMP-Versionen durchgeführt wird, sind die Ergebnisse unterschiedlich, und ich habe bisher in der Dokumentation nichts gefunden, was diese Abweichung in „Fit Normal()“ erklären könnte. Interessanterweise scheinen CI und SE für andere Verteilungen (z. B. Lognormal) übereinzustimmen.
Betreff: Fit Normal() – Unterschiede der Standardfehler und Konfidenzintervalle der Parameterschätzungen zwischen den Versionen (JMP 16 vs. JMP 18.2)Ich habe eine Normalverteilungsanpassung mit denselben Daten in JMP 17, 18 und 19 durchgeführt. Jede Version lieferte die gleichen Ergebnisse für die angepasste Normalverteilung.
Ich habe 16.2 ausgeführt, daher kann es Unterschiede geben.
Betreff: Fit Normal() – Unterschiede der Standardfehler und Konfidenzintervalle der Parameterschätzungen zwischen den Versionen (JMP 16 vs. JMP 18.2)Vielen Dank für die Überprüfung und Weitergabe. Ich habe die Analyse auch in JMP 19 ausgeführt und die Ergebnisse waren dieselben wie in 18.2. Ich gehe daher davon aus, dass sich in „Fit Normal()“ von JMP 16 zu JMP 16.2 etwas geändert hat.
Betreff: Fit Normal() – Unterschiede der Standardfehler und Konfidenzintervalle der Parameterschätzungen zwischen den Versionen (JMP 16 vs. JMP 18.2)Das ist alles, was ich zu diesem Problem finden konnte. „Die Berechnungen des Konfidenzintervalls für die Normalanpassung wurden aktualisiert.“
Betreff: Fit Normal() - Unterschiede bei den Parameterschätzungen, dem Standardfehler und den Konfidenzintervallen zwischen den Versionen (JMP 16 vs. JMP 18.2)Die Probleme rührten daher, dass das Sigma für dieDer Eintrag der Hesse-Matrix im Standardfehlerterm war um den Faktor 1/σ falsch, daher war auch die Varianzschätzung um den Faktor σ falsch.Darüber hinaus unterschieden sich die Konfidenzintervalle in JMP 16.0 und JMP 16.1, da Version 16.0 die z-Verteilung verwendete, während Version 16.1 (und höher) die t-Verteilung nutzt. Dies entspricht besser dem aktuellen Stand der Technik, da die t-Verteilung die Verteilung des Mittelwerts einer normalverteilten Grundgesamtheit abbildet und der Stichprobenschätzer für σ üblicherweise unbekannt ist (da wir Daten zur Schätzung der Grundgesamtheit erheben).
