JMP 10の新しい配布オプション：カスタム分位数俺の前のブログ投稿で2つの新しい選択肢について議論しました。 JMP 10要約統計とデフォルト分位数レポートをカスタマイズするための配布プラットフォーム。 このブログ記事では、継続的なデータを扱うためのDistributionプラットフォーム用の新しいJMP 10機能、カスタム分位数について説明します。 この機能は、分位数を調べるためのより多くのカスタマイズオプションをユーザーに提供します。 [表示オプション]メニューにあるカスタム分位点を使用すると、ユーザーは任意の数と値のカスタム分位点を入力できます。 それはそれらの信頼区間と同様に2つの異なるタイプの分位推定値を報告する。
新しいカスタム分位数機能を実演するために、JMPのSample DataフォルダのBig Class.jmpで見つけた生徒の重みを調べましょう。 特に、この一連の生徒の5％、50％（中央値）、および95％の重み分位点と、それらの95％の信頼区間を調べます。 図1は、関心のある分位点がリストに入力されたカスタム分位点ダイアログを示しています。これはデフォルトの入力方法です。
図2は、下部に向かって表示されたカスタム分位数レポートです。 最初のタイプの分位数推定は、デフォルトの分位数レポートにあるものと同じタイプの経験的分位数推定です。 順序統計に基づくノンパラメトリック信頼区間は、これらの経験的分位数に対して計算されます。 行数が少ないデータセットでは、これらのタイプの信頼区間の重大な欠点は、実際の母集団の分位点を含む実際の確率が指定された信頼レベルよりはるかに低くなる可能性があることです。 この制限に対処するために、我々はまた、カーネル密度推定に基づく平滑化経験尤度分位数推定を追加した。これらの分位数推定の利点は、それらの信頼区間が、約束された信頼水準を持つ真の分位数を含む傾向があることです。
重みに関する私たちのカスタム分位数レポートを見ると、経験的分位数推定値と平滑化された経験尤度分位数推定値はかなり似ていることに注意してください。 経験的分位数の推定値でレポートの最初の部分を調べると、これらの95％および5％分位数の推定値に対する信頼区間の実際のカバレッジは95％の信頼水準を満たしていないことがわかります。これらの信頼区間は、87％の信頼水準でデータの全範囲にわたります。 データサンプルのサイズは40回の観測では比較的小さいため、95％の信頼水準でこれらの信頼区間を作成することは不可能です。 さらに、中央値の信頼区間、50％分位数の推定値は、96％の信頼水準でやや保守的です。 今度は、平滑化された経験尤度分位数推定値を使用してレポートの後半部分を調べます。 これらの分位数の推定値すべてに対して、95％の信頼区間が得られることがわかります。
以下は、これらの分位点とそれらの信頼区間についてさらに学ぶための参考文献です。
Hahn、GJ and Meeker、WQ（1991）、統計区間：実践者のためのガイド 、ニューヨーク：ジョンワイリー＆サンズ。
Chen、Song XiおよびHall、Peter（1993）分位数の経験尤度信頼区間を平滑化しました。統計年鑑 Ｖｏｌ。２１、Ｎｏ．３、１１６６〜１１８１。
Laura Lancasterは書きました：こんにちはCyrus、はい。これは追加されました...ローラランカスター書きました：
こんにちはCyrus、
はい。これはJMP 10から追加されました。これを見つけるには、継続的なデータ列を使用して配布プラットフォームを開きます。列の分布の小さい赤い三角形のメニューの下にある[表示オプション]サブメニューから[カスタム分位点]を選択します。また、サンプルデータからBig Class.jmpを使用してこれを確認するために使用できるJSLスクリプトもいくつかあります。
分布（
連続配信（
列（：高さ）
カスタム分位点（0.95、[0.2、0.4、0.6、0.8]）
）
;
これがまだ明確ではないかどうか私に知らせてください。
ありがとうございます。
ローラ
Cyrusは書きました：これは今までに実装されましたか？Jを実行しています。サイラス書きました：
これは実装されましたか？JMP 11を実行していますが、この機能はどこにも見つかりません。
再：JMP 10の新しい配布オプション：カスタム分位数こんにちは @laural_jmp この投稿と説明をありがとうございました。 これが私がしている仕事の文脈の中で私に実現させた1つのことは私が完全に分位点が何であるか完全に理解していなかったということです！JMPヘルプ文献かウィキペディアのどちらかの文脈である程度これについて詳しく説明することは役に立つかもしれません（応用工学統計学者にとって十分に実用的ではないかもしれないけれども、それはトピックについていくらか説明があります）
私の添付ファイルの緑色のボックスに表示され、[連続分布に合わせる]で生成された[分位数：中央揃えなしおよびスケールなし]とデフォルトの分位数（または[カスタム]を使用して生成されたもの） JMPが計算する「分位数」（緑色のボックスごとに表示）
添付資料参照。
ありがとうございます。 @PatrickGiuliano
再：JMP 10の新しい配布オプション：カスタム分位数こんにちはパトリック、
強調表示した分位点の大きな違いは、フィットシャッシュのアウトラインの下にある「分位点：中心なしとスケールなし」では、実際にはフィットSHASH分布の分位点を使用していることです。 （SHASHディストリビューションの詳細については、こちらをご覧ください。 https://www.jmp.com/support/help/en/15.0/#page/jmp%2Ffitted-quantiles.shtml%23ww1162331#ww175052/ ）
カスタム分位点のアウトラインの下にある分位点は、分布の種類（正規分布、SHASHなど）を想定せず、データを使用して分位点を計算します。 これらは経験的分位数です。 我々が使用する方法はここに記述されています： https://www.jmp.com/support/help/en/15.0/?os=win&source=application#page/jmp%2Fquantiles.shtml%23ww1161553 ）
これが役に立つことを願っています。
ありがとう。
ローラ
再：JMP 10の新しい配布オプション：カスタム分位数こんにちはローラ、
95％パーセンタイルの50％信頼区間の計算に問題があります。それは私に推定値を与えていますが、上限および下限CIを与えていません。なぜそうなるのか知っていますか？分布に連続変数があり、欠損データはありません。以下にスクリーンショットを添付しました。
おかげで、
トッド
再：JMP 10の新しい配布オプション：カスタム分位数こんにちはしゅう 、ディストリビューションプラットフォームイメージで要約したものにできるだけ近いデータセットを再現しようとしました。データセットの中央値が2でなく1に等しいことを除いて、同様のシナリオを思いつきました（添付を参照）。 95パーセンタイルの信頼限界の上限と下限の数学がわからない（ノンパラメトリックな推定値である必要があるため、標準のtテーブルまたはzテーブルを使用せず、平滑化された経験的尤度関数）、しかし基本的に、推定値はデータの何らかの関数に基づいている必要があります。
Distributionプラットフォーム内でCDFプロットを生成しました。 これは、応答変数の範囲にまたがるデータが限られているという洞察を強調しています。多くの場合、この範囲内の値はありません。 つまり、データは「解像度制限」されています。 言い換えると、データには不適切な差別の症状（読みやすさまたは解像度）が表示されます。
I＆MRチャートでこれを確認することもできます（管理図ビルダーで生成できます）。順序が重要でない場合は、データの順序をランダム化できます。範囲はゼロまたはゼロに非常に近いです。
単純な目的のために、Smoothed Emperical Liklihood Quantilesを使用して計算されたものと一致するように、観察された24の95パーセンタイルの50％信頼限界の上限と下限はそれぞれ23と26に等しいと仮定します。 ここで気づいたのは、これらの特定の値では、CDFは完全に「フラット」であるということです。 これを、このデータに基づいて計算された値が（数学的に）未定義であることを意味すると思いますか？75パーセンタイルにあり、50％の信頼限界の上限と下限を計算しようとする同様のシナリオを考えてみましょう。 分布関数が区分的に滑らかだった場合、ここで〜5.5と〜19の間になります。 その場合、解決策はありません（ここでもCDFのフラット部分にあります）。
これは単なる私の考えです。うまくいけば何らかの形で役立つでしょう。 乾杯
