Hallo,
Mein
Name
Ist
Michael
Crotty.
Ich bin a statistisch Schriftsteller mit Die Statistik Dokumentation Team bei JMP,
Und Heute, Ich bin gehen Zu sprechen um ein Einführung
Zu zensiert Daten Analyse In JMP Und JMP Pro.
Zu Start, wir haben bekommen drei gemeinsam Typen von Zensur.
Nur Zu zurück hoch a bisschen, zensiert Daten geschehen
Wann Du nicht haben ein genau Messung für ein Beobachtung,
Aber Du Tun wissen a Reichweite für Die Beobachtung,
Also Du wissen nicht Die genau Wert,
Aber Du Tun wissen etwas um Wo Die Wert könnte Sei.
Was Wir wollen Zu Tun von mit Zensur In unser Analysen
Ist Zu verwenden Das Information Das Wir haben, sogar Wenn es ist nicht genau.
Der drei Typen von Zensur Das Also sprechen um Heute
Sind Rechts Zensur, links Zensur, Und Intervall Zensur.
Rechts Zensur Ist wahrscheinlich Die am meisten gemeinsam bilden von Zensur.
Es tritt auf Wann Die Ereignis von Interesse Nur nicht haben Zeit Zu geschehen noch
von Die Ende von Die Studie.
In a Zuverlässigkeit prüfen,
Du könnte haben a Bündel von Licht Glühbirnen im Test
Und bei Die Ende von Die prüfen Zeitraum, manche von ihnen haben fehlgeschlagen.
Diese Sind genau Beobachtungen, Aber Dann manche nicht fehlgeschlagen noch.
Du wissen sie sind gehen Zu scheitern,
Aber dein Studie hat beendet, Also es ist zensiert bei Das Punkt.
Dasselbe Ding In Überleben Modelle
Wo a geduldig überlebt Zu Die Ende von Die Studie.
Eins Ding Zu Notiz Ist Das Rechts Zensur Ist Die nur Typ Das In JMP,
unterstützt a einzel Antwort Spalte neben von a binär zensieren Spalte.
Der nächste Typ Ist links Zensur.
Das ist Wo Die Ereignis von Interesse tritt auf vor Die Beobachtung beginnt.
A gemeinsam Beispiel von Das würde Sei Wo Du setzen a Bündel von Einheiten unter prüfen
Und bei Die Zeit Das Du Tun Die Erste Inspektion,
manche von ihnen haben bereits fehlgeschlagen.
Du wissen Das Sie gestartet ohne a Versagen,
Aber von Die Zeit Du gemessen ihnen, Du geprüft An ihnen, Sie hatte fehlgeschlagen.
Also Sie fehlgeschlagen irgendwann vor Das Punkt.
Ein anderer Beispiel von Das Ist beschränkt Erkennung
Wo Du haben a Messung Werkzeug
Das kippen messen unten a bestimmt Schwelle.
Der zuletzt Typ Also sprechen um Heute Ist Intervall Zensur.
Das Ist Wo dein Ereignis von Interesse passiert zwischen Beobachtung Zeit.
Wenn Du haben a periodisch Inspektion Zeitplan stattdessen von kontinuierlich Beobachtung,
Du könnte sehen Das etwas schlägt fehl oder etwas passiert
zwischen Zeit zwei Und drei.
Es nicht passieren bei Zeit zwei Und Es nicht passieren bei Zeit drei,
Aber Es War irgendwo In Das Intervall.
Nehmen a schnell sehen bei Was Das Aussehen wie In JMP.
Hier ist ein Beispiel von Die Rechts Zensur
mit a Antwort Spalte Und a zensieren Spalte.
In Die Plattformen Das Unterstützung Zensur,
Du stets sehen Das zensieren Rolle, das ist für Das binär Zensur Spalte.
Das Ist Die Weg Das Du dürfen Tun, Du dürfen angeben Zensur mehr allgemein,
welche Ist mit zwei Antwort Spalten.
Grundsätzlich, es ist wie a Start Zeit Und ein Ende Zeit.
Für links Zensur,
Wir nicht wissen Wann Es passiert, Also Die Start Zeit Ist fehlen,
Aber Die Ende Zeit, Wir wissen Es passiert vor Zeit 50,
Also irgendwo vor Das.
Umgedreht Das für Rechts Zensur, Wir wissen Das bei Zeit 25,
Es hatte nicht passiert noch, Aber Es passiert irgendwann nach Das.
Dann mit Intervall,
beide Die Start Und Endpunkte Sind nicht fehlend,
Aber Wir nicht wissen Wann Die Ereignis passiert In Das Fall zwischen 80 Und 150.
Es ist nicht gezeigt In Die Tisch hoch Hier,
Aber runter Hier, wir haben bekommen irgendwo es gibt genau Zensur.
Zu angeben Das,
Du Nur verwenden Die Dasselbe Wert In beide Spalten.
Das bedeutet im Wesentlichen es ist wie ein Intervall mit null Breite.
Es passiert bei Das genau Zeit.
Nächste, war gehen Zu sprechen um zwei Beispiele von Zensur.
Der Erste Ist Wenn Du haben Zensur In dein Daten,
Aber Vielleicht Du nicht wissen Wie Zu handhaben Es,
Und Also Du Nur denken, "Krank Nur ignorieren Es."
War gehen Zu sehen bei Was dürfen möglicherweise passieren Wann Du Tun Das.
In Das Beispiel,
wir haben bekommen simuliert Daten aus a lognormal Verteilung
Und Die beobachtet Daten
Das Also verwenden für Analyse In unser anders Fälle
Ist Wo alle Die Werte aus Die WAHR Daten Das Sind über 1.900, Wir Satz ihnen Zu 1.900,
wie das ist Die Zensur Zeit für es ist Rechts Zensur.
Dort Sind a wenige möglich Dinge Du könnte Tun
Wenn du bist versuchen Zu schätzen Das bedeuten Versagen Zeit.
Du könnte Tun Nichts.
Du könnte Nur verwenden Das beobachtet Daten mit a ganz Bündel von Werte Satz Zu 1.900,
Akt wie das ist Wann Es passiert.
Du könnte behandeln diese als fehlen Werte, Nur fallen ihnen aus dein Daten,
oder Du könnte verwenden Die Zensur Information Das Du haben In dein Analyse.
Für Rechts Zensur, diese Erste zwei Ansätze
Sind gehen Zu neigen Zu unterschätzen Die bedeuten Versagen Zeit
Weil du bist fallen lassen Information aus Die Daten bei Das weit Ende.
Suchen mehr eng bei Das, Weil Das Ist simuliert Daten,
Wir haben Die WAHR Verteilung Hier In Das Erste Spalte.
Das ist Nur für Vergleich, Aber In allgemein, Du würde nicht haben Das
Weil du würdest haben Das alle Werte über 1.900.
Du nicht wissen Wo diese fallen.
In unser beobachtet UND,
Das Ist Wo Wir Nur verwenden alle Die 1900er Jahre als Werte von 1.900.
Wir haben NEIN fehlen Werte,
Aber a groß Punkt Masse bei Die Spitze von unser Verteilung Hier.
Du dürfen sehen Das Die bedeuten Ist a viel kleiner als Die WAHR bedeuten.
In Das fehlen Y Spalte, Das Ist Wo stattdessen von Behandlung ihnen als 1.900,
Wir fallen ihnen.
Wir Satz ihnen Zu fehlen Und analysieren Die Verteilung ohne ihnen.
Hier Du dürfen sehen Das Jetzt unser maximal von Die nicht fehlend Werte
Ist weniger als 1.900, welche Wirklich nicht machen beliebig Sinn
Weil Wir wissen Das a Bündel von ihnen, 21 Beobachtungen, In Tatsache,
Sind manche Wert größer als 1.900.
Also das unterschätzt Die bedeuten sogar mehr.
Dann An Die Rechts Hier,
wir haben bekommen ein Analyse In Leben Verteilung In JMP.
Das Ist Wo war mit Die beobachtet Y Spalte.
Es ist bekommen diese 1900er Jahre,
Aber war Auch mit a Zensur Spalte neben Es.
Für Die Reihen Wo beobachtet Y Ist 1.900,
unser zensieren Spalte Ist gehen Zu sagen Das es ist a zensiert Beobachtung.
Hier Wir dürfen sehen Das unser bedeuten,
Es Genau genommen endet hoch Sein a wenig höher als Die WAHR bedeuten,
Aber unser lognormal Parameter Schätzungen Sind viel näher Zu Die WAHR Werte
Und war Einbeziehung alle Die Information Das Wir haben.
Für unser nächste Beispiel, war gehen Zu sehen bei Erkennung Grenzen.
Das Ist a Limit von Erkennung Problem
Wo Wir haben Daten An Die Ertrag von a Pestizid
angerufen Metacrate, das ist basierend An Ebenen von manche andere Regression Variablen.
In Das Situation,
Die Messung System Das Wir haben hat a untere Limit von Erkennung
Wo Es kippen messen beliebig Erträge Das Sind weniger als 1 %.
Also In Die Daten, sie sind Nur codiert als Nullen,
Aber Es Wirklich Nur bedeutet es ist manche Ertrag unten 1 %.
Dort Sind zwei Wege Du könnte analysieren Das
Einbeziehung Das Information In JMP.
Der Erste, Du könnte behandeln Es als links Zensur,
verwenden zwei Antwort Spalten mit Die Erste Die links Spalte hat a fehlen Wert,
Und Die Rechts Spalte würde Sei a eins,
oder Du dürfen verwenden Die Erkennung Grenzen Spalte Eigentum
das ist neu In JMP Und JMP Pro.
Also nehmen a sehen bei Das.
Hier ist a Teilmenge von Die Daten.
Das Metacrate Lektüre Spalte Ist Die Dasselbe als Die Original Lektüre Spalte,
Aber es ist bekommen a Erkennung Grenzen Spalte Eigentum.
Weil Das Ist a untere Erkennung Limit
Wo Wir kippen messen beliebig untere als Das Limit,
war gehen Zu Satz Die untere Erkennung Limit Zu eins.
Der andere Weg Du könnte Tun Das Ist mit Die zwei Spalten.
In Das Fall, Wir wissen Das es ist links Zensur,
Also Die links Seite Ist fehlen Und Die obere Seite von Das Ist eins,
Nur bedeutet Das Die Wert Ist irgendwo weniger als eins.
Das ist alle Wir wissen.
Aber als Du dürfen sehen aus Die Spalte Information Fenster runter Hier,
Die Erkennung Grenzen Spalte Eigentum Ist anerkannt von Die Verteilung
Und verallgemeinert Regression Plattform.
Also Das Ist a Regression Problem.
Also verwenden verallgemeinert Regression In JMP Pro.
Hier Wir fit a lognormal Antwort Verteilung,
Und es ist fähig Zu Tun Das An Das Metacrate Lektüre Spalte,
sogar mit Die Nullen In Dort,
Weil GenRegs nicht Behandlung diese Beobachtungen als Nullen,
es ist Behandlung ihnen als Werte zensiert bei eins.
Jetzt, Wir war fähig Zu verwenden alle Die Information
Und erhalten a Regression Modell.
In Abschluss, wahrscheinlich, Die am meisten wichtig Ding Ist
Wann Du haben Zensur Information,
es ist besser Zu verwenden Es In dein Analyse als Zu ignorieren Es.
Zensur dürfen geschehen a viel von mal für Zeit Antworten,
Aber Es dürfen Auch geschehen für andere Antworten.
A Gut Beispiel von Das Ist diese beschränkt Erkennung Probleme.
Endlich, Du dürfen verwenden Die folgende Ansätze
Zu angeben Zensur In JMP.
Es gibt Die zweispaltig Ansatz das ist wahrscheinlich Die am meisten flexibel
Weil Das erlaubt Du Zu Tun Rechts Zensur, links Zensur,
Intervall Zensur, als Also als a mischen von alle drei von diese.
Für Rechts Zensur, Du dürfen verwenden Die eins Spalte Antwort
gepaart mit a binär Indikator Spalte für Zensur.
Es gibt Auch Das neu Spalte Eigentum In JMP für Erkennung Grenzen
Wo Du dürfen Satz a Limit von Erkennung entweder An Die niedrig Seite oder Die hoch Seite.
Wir haben bekommen a wenige Referenzen Hier Wenn du bist interessiert In mehr Information.
Eins von diese Ist a Entdeckung sprechen I tat In 2017
das ist bekommen mehr von Die Hintergrund von Wie Die Zensur Information Ist gebraucht
In Die Berechnungen von diese Analysen.
Das ist Es. Dank Du.
