CIAO,
Mio
nome
È
Michele
Crotty.
Io sono a statistico scrittore con IL Statistica Documentazione Squadra A JMP,
E Oggi, Io sono andando A parlare Di UN introduzione
A censurato dati analisi In JMP E JMP Professionista.
A inizio, noi abbiamo avuto tre comune tipi Di censura.
Appena A Indietro su a morso, censurato dati verificarsi
Quando Voi non Avere UN esatto misurazione per UN osservazione,
Ma Voi Fare Sapere a allineare per IL osservazione,
COSÌ Voi Sapere non IL esatto valore,
Ma Voi Fare Sapere qualcosa Di Dove IL valore Potrebbe Essere.
Che cosa Noi Volere A Fare di usando censura In Nostro analisi
È A utilizzo Quello informazioni Quello Noi Avere, Anche Se suo non esatto.
IL tre tipi Di censura Quello BENE parlare Di Oggi
Sono Giusto censura, Sinistra censura, E intervallo censura.
Giusto censura È probabilmente IL maggior parte comune modulo Di censura.
Esso si verifica Quando IL evento Di interesse Appena non lo fa Avere tempo A verificarsi Ancora
di IL FINE Di IL studio.
In a affidabilità test,
Voi Potrebbe Avere a grappolo Di leggero lampadine sotto test
E A IL FINE Di IL test periodo, Alcuni Di loro Avere fallito.
Quelli Sono esatto osservazioni, Ma Poi Alcuni non ho fallito Ancora.
Voi Sapere loro sono andando A fallire,
Ma tuo studio ha finito, COSÌ suo censurato A Quello punto.
Stesso cosa In sopravvivenza modelli
Dove a paziente sopravvive A IL FINE Di IL studio.
Uno cosa A nota È Quello Giusto censura È IL soltanto tipo Quello In JMP,
supporta a separare risposta colonna accanto Di a binario censurare colonna.
IL Prossimo tipo È Sinistra censura.
Questo è Dove IL evento Di interesse si verifica Prima IL osservazione inizia.
A comune esempio Di Quello volevo Essere Dove Voi Mettere a grappolo Di unità Sotto test
E A IL tempo Quello Voi Fare IL Primo ispezione,
Alcuni Di loro Avere Già fallito.
Voi Sapere Quello Essi iniziato senza a fallimento,
Ma di IL tempo Voi misurato loro, Voi controllato SU loro, Essi avevo fallito.
COSÌ Essi fallito qualche volta Prima Quello punto.
Un altro esempio Di Quello È limitato rilevamento
Dove Voi Avere a misurazione attrezzo
Quello non posso misura sotto a certo soglia.
IL scorso tipo BENE parlare Di Oggi È intervallo censura.
Questo È Dove tuo evento Di interesse succede fra osservazione tempo.
Se Voi Avere a periodic ispezione programma Invece Di continuo osservazione,
Voi Potrebbe Vedere Quello qualcosa fallisce O qualcosa succede
fra tempo due E tre.
Esso non l'ha fatto accadere A tempo due E Esso non l'ha fatto accadere A tempo tre,
Ma Esso era in qualche luogo In Quello intervallo.
Prendere a presto Aspetto A Che cosa Questo sembra Piace In JMP.
Ecco UN esempio Di IL Giusto censura
con a risposta colonna E a censurare colonna.
In IL piattaforme Quello supporto censura,
Voi Sempre Vedere Questo censurare ruolo, questo è per Quello binario censura colonna.
Questo È IL modo Quello Voi Potere Fare, Voi Potere specificare censura Di più generalmente,
Quale È con due risposta colonne.
Fondamentalmente, suo Piace a inizio tempo E UN FINE tempo.
Per Sinistra censura,
Noi non Sapere Quando Esso accaduto, COSÌ IL inizio tempo È mancante,
Ma IL FINE tempo, Noi Sapere Esso accaduto Prima tempo 50,
COSÌ in qualche luogo Prima Quello.
Invertito Quello per Giusto censura, Noi Sapere Quello A tempo 25,
Esso non aveva accaduto Ancora, Ma Esso accaduto qualche volta Dopo Quello.
Poi con intervallo,
Entrambi IL inizio E punti finali Sono non mancante,
Ma Noi non Sapere Quando IL evento accaduto In Questo caso fra 80 E 150.
Suo non mostrato In IL tavolo su Qui,
Ma giù Qui, noi abbiamo avuto in qualche luogo c'è esatto censura.
A specificare Quello,
Voi Appena utilizzo IL Stesso valore In Entrambi colonne.
Quello significa essenzialmente suo Piace UN intervallo con zero larghezza.
Esso accaduto A Quello esatto tempo.
Prossimo, erano andando A parlare Di due esempi Di censura.
IL Primo È Se Voi Avere censura In tuo dati,
Ma Forse Voi non Sapere Come A maniglia Esso,
E COSÌ Voi Appena pensare, "Malato Appena ignorare Esso."
Erano andando A Aspetto A Che cosa Potere possibilmente accadere Quando Voi Fare Quello.
In Questo esempio,
noi abbiamo avuto simulato dati da a lognormal distribuzione
E IL osservato dati
Quello BENE utilizzo per analisi In Nostro diverso casi
È Dove Tutto IL valori da IL VERO dati Quello Sono Sopra 1.900, Noi impostato loro A 1.900,
come quello è IL censura tempo per suo Giusto censura.
Là Sono a pochi possibile cose Voi Potevo Fare
Se tu sei provando A stima Questo Significare fallimento tempo.
Voi Potevo Fare Niente.
Voi Potevo Appena utilizzo Questo osservato dati con a Totale grappolo Di valori impostato A 1.900,
atto Piace questo è Quando Esso accaduto.
Voi Potevo trattare quelli COME mancante valori, Appena gocciolare loro da tuo dati,
O Voi Potevo utilizzo IL censura informazioni Quello Voi Avere In tuo analisi.
Per Giusto censura, questi Primo due approcci
Sono andando A tendere A sottovalutare IL Significare fallimento tempo
Perché tu sei cadere informazioni da IL dati A Quello lontano FINE.
Guardare Di più da vicino A Questo, Perché Questo È simulato dati,
Noi Avere IL VERO distribuzione Qui In Questo Primo colonna.
Questo è Appena per confronto, Ma In generale, Voi non lo farei Avere Quello
Perché tu vorresti Avere Quello Tutto valori Sopra 1.900.
Voi non Sapere Dove questi autunno.
In Nostro osservato E,
Questo È Dove Noi Appena utilizzo Tutto IL Anni 1900 COME valori Di 1.900.
Noi Avere NO mancante valori,
Ma a grande punto massa A IL superiore Di Nostro distribuzione Qui.
Voi Potere Vedere Quello IL Significare È a quantità più piccolo di IL VERO Significare.
In Questo mancante Y colonna, Questo È Dove Invece Di trattamento loro COME 1.900,
Noi gocciolare loro.
Noi impostato loro A mancante E analizzare IL distribuzione senza loro.
Qui Voi Potere Vedere Quello Ora Nostro massimo Di IL non mancante valori
È meno di 1.900, Quale Veramente non lo fa Fare Qualunque senso
Perché Noi Sapere Quello a grappolo Di loro, 21 osservazioni, In fatto,
Sono Alcuni valore maggiore di 1.900.
Quindi questo sottovaluta IL Significare Anche Di più.
Poi SU IL Giusto Qui,
noi abbiamo avuto UN analisi In vita distribuzione In JMP.
Questo È Dove erano usando IL osservato Y colonna.
Suo avuto quelli Anni 1900,
Ma erano Anche usando a censura colonna accanto Esso.
Per IL righe Dove osservato Y È 1.900,
Nostro censurare colonna È andando A Dire Quello suo a censurato osservazione.
Qui Noi Potere Vedere Quello Nostro Significare,
Esso In realtà finisce su essendo a poco più alto di IL VERO Significare,
Ma Nostro lognormal parametro stime Sono tanto più vicino A IL VERO valori
E erano incorporando Tutto IL informazioni Quello Noi Avere.
Per Nostro Prossimo esempio, erano andando A Aspetto A rilevamento limiti.
Questo È a limite Di rilevamento problema
Dove Noi Avere dati SU IL prodotto Di a pesticida
chiamato Metacrate che è basato SU livelli Di Alcuni altro regressione variabili.
In Questo situazione,
IL misurazione sistema Quello Noi Avere ha a inferiore limite Di rilevamento
Dove Esso non posso misura Qualunque rendimenti Quello Sono meno di 1 %.
COSÌ In IL dati, loro sono Appena codificato COME zeri,
Ma Esso Veramente Appena significa suo Alcuni prodotto sotto 1 %.
Là Sono due modi Voi Potevo analizzare Questo
incorporando Quello informazioni In JMP.
IL Primo, Voi Potevo trattare Esso COME Sinistra censura,
utilizzo due risposta colonne con IL Primo IL Sinistra colonna ha a mancante valore,
E IL Giusto colonna volevo Essere a uno,
O Voi Potere utilizzo IL rilevamento limiti colonna proprietà
questo è nuovo In JMP E JMP Professionista.
BENE Prendere a Aspetto A Questo.
Ecco a sottoinsieme Di IL dati.
Questo Metacrate Lettura colonna È IL Stesso COME IL originale lettura colonna,
Ma suo avuto a rilevamento limiti colonna proprietà.
Perché Questo È a inferiore rilevamento limite
Dove Noi non posso misura Qualunque inferiore di Quello limite,
erano andando A impostato IL inferiore rilevamento limite A uno.
IL altro modo Voi Potevo Fare Questo È con IL due colonne.
In Questo caso, Noi Sapere Quello suo Sinistra censura,
COSÌ IL Sinistra lato È mancante E IL superiore lato Di Quello È uno,
Appena significa Quello IL valore È in qualche luogo meno di uno.
Questo è Tutto Noi Sapere.
Ma COME Voi Potere Vedere da IL colonna informazioni finestra giù Qui,
IL rilevamento limiti colonna proprietà È riconosciuto di IL distribuzione
E generalizzato regressione piattaforma.
COSÌ Questo È a regressione problema.
BENE utilizzo generalizzato regressione In JMP Professionista.
Qui Noi adatto a lognormal risposta distribuzione,
E suo capace A Fare Quello SU Questo Metacrate lettura colonna,
Anche con IL zeri In Là,
Perché GenReg non trattamento quelli osservazioni COME zeri,
suo trattamento loro COME valori censurato A uno.
Ora, Noi erano capace A utilizzo Tutto IL informazioni
E Ottenere a regressione modello.
In conclusione, probabilmente, IL maggior parte importante cosa È
Quando Voi Avere censura informazioni,
suo Meglio A utilizzo Esso In tuo analisi di A ignorare Esso.
Censura Potere verificarsi a quantità Di volte per tempo risposte,
Ma Esso Potere Anche verificarsi per altro risposte.
A Bene esempio Di Quello È questi limitato rilevamento problemi.
Finalmente, Voi Potere utilizzo IL seguente approcci
A specificare censura In JMP.
C'è IL due colonne approccio questo è probabilmente IL maggior parte flessibile
Perché Quello consente Voi A Fare Giusto censura, Sinistra censura,
intervallo censura, COME BENE COME a mescolare Di Tutto tre Di quelli.
Per Giusto censura, Voi Potere utilizzo IL uno colonna risposta
accoppiato con a binario indicatore colonna per censura.
C'è Anche Questo nuovo colonna proprietà In JMP per rilevamento limiti
Dove Voi Potere impostato a limite Di rilevamento O SU IL Basso lato O IL alto lato.
Noi abbiamo avuto a pochi riferimenti Qui Se tu sei interessato In Di più informazioni.
Uno Di quelli È a Scoperta parlare I fatto In 2017
questo è avuto Di più Di IL sfondo Di Come IL censura informazioni È usato
In IL calcoli Di questi analisi.
Questo è Esso. Grazie Voi.
