正規分布の近似（） - バージョン間のパラメータ推定値、標準誤差、信頼区間の差（JMP 16とJMP 18.2）こんにちは、
JMP のバージョン間で数値的な違いがあることに気づいたのですが、Fit Normal() のパラメータ推定値の標準誤差と信頼区間の計算において、JMP 16 から次のバージョンでは何が変わったのか疑問に思いました。
2 つのバージョン間の数式と方法の違いを指定していただけると助かります。
次の出力は、同じデータを使用して、JMP 16.0 (左) と JMP 18.2 (右) で次のコード チャンクを実行することによって生成されました。
名前のデフォルトはここ( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
obj = dt << Distribution( 列( :重み ) );
obj << 法線に合わせる;
ご返信くださる方には感謝いたします!
基本的なデータ分析とモデリングRe: Fit Normal() - バージョン間のパラメータ推定値、標準誤差、信頼区間の違い（JMP 16 vs JMP 18.2）こんにちは、
共有していただいた2つの出力のうち、一致しないパラメータをハイライトしていただけますか？ 表をスキャンして違いを探しましたが、違いは見つかりませんでした。
ありがとう、
TS
Re: Fit Normal() - バージョン間のパラメータ推定値、標準誤差、信頼区間の違い（JMP 16 vs JMP 18.2）こんにちは、
ご返信ありがとうございます。
分散パラメータの標準誤差は異なります。
JMP16.0 = 0.5369693
JMP18.2 = 2.530138
場所の信頼区間は異なります。
JMP16.0 = 98.119695 - 111.8803
JMP18.2 = 97.899497 - 112.1005
the 信頼区間 for the 分散is different:
JMP16.0 = 21.173986 - 23.293976
JMP18.2 = 18.186907 - 28.50799
Re: Fit Normal() - バージョン間のパラメータ推定値、標準誤差、信頼区間の違い（JMP 16 vs JMP 18.2）データテーブルは同一ですか？データ型も同一ですか？テスト用のJMP 16はもう手元にありませんが、実際のデータテーブルを添付していただけると助かります（JMPファイルからデータテーブルを取得されたようですね）。support@jmp.comまでご連絡いただく必要があるかもしれません。
Re: Fit Normal() - バージョン間のパラメータ推定値、標準誤差、信頼区間の違い（JMP 16 vs JMP 18.2）ありがとうございます。しかし、最初に指定した通り、データは同じです（そして、どのデータでもテストできます）。2つのJMPバージョンで、同じ保存済みデータテーブル列（任意の連続列）でデータを保存して分析を実行しても、結果は異なります。これまでのところ、Fit Normal() におけるこの差異を説明できるドキュメントは見つかりませんでした。興味深いことに、他の分布（例えば対数正規分布）では、信頼区間（CI）と標準誤差（SE）は一致しているようです。
Re: Fit Normal() - バージョン間のパラメータ推定値、標準誤差、信頼区間の違い（JMP 16 vs JMP 18.2）JMP 17、18、19で同じデータに正規分布の近似を実行しました。各バージョンは、近似正規分布に対して同じ結果を返しました。
16.2 を実行していたので、違いがあるかもしれません。
Re: Fit Normal() - バージョン間のパラメータ推定値、標準誤差、信頼区間の違い（JMP 16 vs JMP 18.2）ご確認と共有いただきありがとうございます。JMP 19でも分析を実行しましたが、結果は18.2と同じでした。JMP 16からJMP 16.2の間でFit Normal()に何らかの変更があったと推測します。
Re: Fit Normal() - バージョン間のパラメータ推定値、標準誤差、信頼区間の違い（JMP 16 vs JMP 18.2）この問題に関連して私が見つけたのはこれだけです。「正規分布の信頼区間の計算が更新されました。」
Re: Fit Normal() - バージョン間のパラメータ推定値、標準誤差、信頼区間の違い（JMP 16 vs JMP 18.2）問題は、標準誤差項のヘッセ行列のエントリは 1/シグマの係数でずれていたため、分散推定値はシグマの係数でずれていました。さらに、JMP 16.0とJMP 16.1では信頼区間が異なります。これは、16.0ではz分布が使用されていたのに対し、16.1（以降）ではt分布が使用されているためです。t分布は正規分布する母集団の平均分布を反映するため、また、シグマの標本推定値は通常不明であるため（母集団を推定するためにデータを収集しているため）、これは現在のベストプラクティスをよりよく反映しています。
