Ajuste Normal() - Diferencias en el error estándar de las estimaciones de parámetros y los intervalos de confianza entre versiones (JMP 16 vs JMP 18.2)Hola,
Noté algunas diferencias numéricas entre las versiones de JMP y me preguntaba qué ha cambiado en el cálculo de los errores estándar y los intervalos de confianza de las estimaciones de los parámetros de Fit Normal() desde JMP 16 a las siguientes versiones.
Sería fantástico si pudieras especificar cualquier diferencia en fórmulas y métodos entre las dos versiones.
El siguiente resultado se ha obtenido utilizando los mismos datos y ejecutando el siguiente fragmento de código en JMP 16.0 (izquierda) y JMP 18.2 (derecha).
Los nombres predeterminados están aquí (1);
dt = Open( "$DATOS_DE_MUESTRA/Big Class.jmp" );
obj = dt << Distribución( Columna( :Peso ) );
obj << Ajuste Normal;
¡Gracias de antemano a cualquiera que responda!
Análisis y modelado de datos básicosRe: Fit Normal() - Diferencias en el error estándar de las estimaciones de parámetros y los intervalos de confianza entre versiones (JMP 16 vs JMP 18.2)Hola,
¿Podrías indicar qué parámetros no coinciden en las dos salidas que compartiste? Revisé la tabla en busca de diferencias, pero no encontré ninguna.
Gracias,
TS
Re: Fit Normal() - Diferencias en el error estándar de las estimaciones de parámetros y los intervalos de confianza entre versiones (JMP 16 vs JMP 18.2)Hola,
Gracias por tu respuesta.
El error estándar del parámetro de dispersión es diferente:
JMP16.0 = 0.5369693
JMP18.2 = 2.530138
El intervalo de confianza para la ubicación es diferente:
JMP16.0 = 98.119695 - 111.8803
JMP18.2 = 97.899497 - 112.1005
el intervalo de confianza para la dispersión es diferente:
JMP16.0 = 21.173986 - 23.293976
JMP18.2 = 18.186907 - 28.50799
Re: Fit Normal() - Diferencias en el error estándar de las estimaciones de parámetros y los intervalos de confianza entre versiones (JMP 16 vs JMP 18.2)¿Son idénticas las tablas de datos? ¿Son idénticos los tipos de datos? Ya no tengo JMP 16 para probar, pero quizás adjuntar la tabla de datos real ayudaría (parece que la obtuviste de los archivos JMP). Quizás necesites contactar con support@jmp.com.
Re: Fit Normal() - Diferencias en el error estándar de las estimaciones de parámetros y los intervalos de confianza entre versiones (JMP 16 vs JMP 18.2)Gracias, pero como especifiqué inicialmente, los datos son los mismos (y se pueden probar con cualquier dato). Incluso al guardar los datos y realizar el análisis en la misma columna de la tabla de datos guardada (para cualquier columna continua) en las dos versiones de JMP, los resultados son diferentes y, hasta el momento, no he encontrado nada en la documentación que pueda explicar esta variación en Fit Normal(). Curiosamente, el IC y el EE parecen coincidir para otras distribuciones (es decir, Lognormal).
Re: Fit Normal() - Diferencias en el error estándar de las estimaciones de parámetros y los intervalos de confianza entre versiones (JMP 16 vs JMP 18.2)Ejecuté un ajuste normal en los mismos datos en JMP 17, 18 y 19. Cada versión arrojó los mismos resultados para la distribución normal ajustada.
Estaba corriendo 16.2 por lo que podría haber diferencias.
Re: Fit Normal() - Diferencias en el error estándar de las estimaciones de parámetros y los intervalos de confianza entre versiones (JMP 16 vs JMP 18.2)Gracias por revisar y compartir. También ejecuté el análisis en JMP 19 y los resultados fueron los mismos que en 18.2. Por lo tanto, supongo que algo cambió en Fit Normal() de JMP 16 a JMP 16.2.
Re: Fit Normal() - Diferencias en el error estándar de las estimaciones de parámetros y los intervalos de confianza entre versiones (JMP 16 vs JMP 18.2)Esto es todo lo que pude encontrar sobre el problema: "Se han actualizado los cálculos del intervalo de confianza para el ajuste normal".
Re: Ajuste Normal() - Diferencias en el error estándar de las estimaciones de parámetros y los intervalos de confianza entre versiones (JMP 16 vs JMP 18.2)Los problemas se debieron al hecho de que el sigma para elEl valor de la matriz hessiana en el término de error estándar estaba desviado por un factor de 1/sigma, por lo que la estimación de la varianza estaba desviada por un factor de sigma.Además, los intervalos de confianza eran diferentes en JMP 16.0 y JMP 16.1 porque la versión 16.0 utilizaba la distribución z, mientras que la versión 16.1 (y posteriores) utiliza la distribución t. Esto se ajusta mejor a las prácticas recomendadas actuales, ya que la distribución t refleja la distribución de la media para una población con distribución normal y porque la estimación muestral de sigma suele ser desconocida (dado que recopilamos datos para estimar la población).
