Fit Normal() - 버전 간 매개변수 추정치 표준 오차 및 신뢰 구간의 차이(JMP 16 대 JMP 18.2)안녕,
JMP 버전 간에 몇 가지 숫자적 차이점을 발견했는데, JMP 16에서 다음 버전으로 Fit Normal()의 매개변수 추정치에 대한 표준 오차와 신뢰 구간 계산에서 어떤 변화가 있었는지 궁금합니다.
두 버전 간의 수식과 방법의 차이점을 구체적으로 알려주시면 좋겠습니다.
동일한 데이터를 사용하고 JMP 16.0(왼쪽)과 JMP 18.2(오른쪽)에서 다음 코드 청크를 실행하여 다음 출력이 생성되었습니다.
이름은 여기(1)로 기본 설정됩니다.
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
obj = dt << 분포(열( :가중치 ) );
obj << 일반 맞춤;
답변해 주시는 모든 분들께 미리 감사드립니다!
기본 데이터 분석 및 모델링Re: Fit Normal() - 버전 간 매개변수 추정치 표준 오차 및 신뢰 구간 차이(JMP 16 대 JMP 18.2)안녕,
공유해 주신 두 출력에서 어떤 매개변수가 일치하지 않는지 알려주시겠어요? 표를 살펴봤지만 차이점을 발견하지 못했습니다.
감사해요,
티에스
Re: Fit Normal() - 버전 간 매개변수 추정치 표준 오차 및 신뢰 구간 차이(JMP 16 대 JMP 18.2)안녕,
답변해 주셔서 감사합니다.
분산 매개변수의 표준 오차는 다릅니다.
JMP16.0 = 0.5369693
JMP18.2 = 2.530138
위치 에 대한 신뢰 구간이 다릅니다.
JMP16.0 = 98.119695 - 111.8803
JMP18.2 = 97.899497 - 112.1005
the 신뢰 구간 for the 분산is different:
JMP16.0 = 21.173986 - 23.293976
JMP18.2 = 18.186907 - 28.50799
Re: Fit Normal() - 버전 간 매개변수 추정치 표준 오차 및 신뢰 구간 차이(JMP 16 대 JMP 18.2)데이터 테이블이 동일한가요? 데이터 유형이 동일한가요? 더 이상 테스트할 JMP 16이 없지만, 실제 데이터 테이블을 첨부하면 도움이 될 것 같습니다(JMP 파일에서 데이터 테이블을 가져온 것 같습니다). support@jmp.com으로 문의해 보시는 게 좋을 것 같습니다.
Re: Fit Normal() - 버전 간 매개변수 추정치 표준 오차 및 신뢰 구간 차이(JMP 16 대 JMP 18.2)감사합니다. 하지만 처음에 말씀드린 대로 데이터는 동일하며 어떤 데이터로든 테스트할 수 있습니다. 두 가지 JMP 버전에서 데이터를 저장하고 동일한 저장된 데이터 테이블 열(모든 연속 열)에 대해 분석을 수행해도 결과가 달랐습니다. 지금까지 Fit Normal() 함수의 이러한 차이를 설명할 수 있는 문서는 찾지 못했습니다. 흥미롭게도 CI와 SE는 다른 분포(예: 로그 정규 분포)에서는 일치하는 것으로 보입니다.
Re: Fit Normal() - 버전 간 매개변수 추정치 표준 오차 및 신뢰 구간 차이(JMP 16 대 JMP 18.2)JMP 17, 18 및 19에서 동일한 데이터에 대해 Fit Normal을 실행했습니다. 각 버전은 Fitted Normal Distribution에 대해 동일한 결과를 반환했습니다.
저는 16.2를 사용했기 때문에 차이가 있을 수 있습니다.
Re: Fit Normal() - 버전 간 매개변수 추정치 표준 오차 및 신뢰 구간 차이(JMP 16 대 JMP 18.2)확인해 주시고 공유해 주셔서 감사합니다. 저도 JMP 19에서 분석을 실행했는데 결과는 18.2와 동일했습니다. 따라서 JMP 16에서 JMP 16.2로 넘어오면서 Fit Normal() 함수에 뭔가 변경이 있었던 것 같습니다.
Re: Fit Normal() - 버전 간 매개변수 추정치 표준 오차 및 신뢰 구간 차이(JMP 16 대 JMP 18.2)이 문제와 관련하여 제가 찾은 정보는 이것뿐입니다. "정규 적합도에 대한 신뢰 구간 계산이 업데이트되었습니다."
Re: Fit Normal() - 버전 간 매개변수 추정치 표준 오차 및 신뢰 구간 차이(JMP 16 대 JMP 18.2)문제는 시그마가표준 오차 항의 헤시안 항목은 1/시그마의 배수로 오차가 발생하여 분산 추정치는 시그마의 배수로 오차가 발생했습니다.또한 JMP 16.0과 JMP 16.1의 신뢰 구간이 달랐는데, 16.0은 z-분포를 사용하는 반면, 16.1(및 그 이상)은 t-분포를 사용하기 때문입니다. 이는 t-분포가 정규분포를 따르는 모집단의 평균 분포를 반영하고, 시그마에 대한 표본 추정치는 일반적으로 알려지지 않기 때문에(모집단을 추정하기 위해 데이터를 수집하고 있기 때문에) 현재의 모범 사례를 더 잘 반영합니다.
