Nền tảng Phân phối có thể được sử dụng để khám phá sự phân phối của một biến duy nhất. Đây là một nền tảng phong phú cho phép nhiều hình ảnh, thống kê và thử nghiệm khác nhau trên các biến. Bài đăng này JYW VINA sẽ trình bày chi tiết các tính năng mới của nền tảng Phân phối trong JMP 16.
Phân phối của sinh viên
Phân phối Student’s t đã được thêm vào danh sách các phân phối liên tục có sẵn có thể phù hợp với các biến. Phân phối Student’s t là một tùy chọn mạnh mẽ kéo dài không gian giữa phân phối chuẩn và phân phối Cauchy. Khi bậc tự do trong cách tiếp cận phân phối Student’s t là vô cùng, phân phối tương đương với chuẩn. Khi bậc tự do trong phân phối Student’s t bằng 1, phân phối tương đương với Cauchy. Hành vi mặc định là ước tính bậc tự do cho phân phối t của Student. Thay vào đó, bạn có thể chọn sử dụng tùy chọn Fix Parameters để chỉ định DF (bậc tự do) cụ thể.

Ví dụ, hãy chạy JSL sau:
dt=Open("$SAMPLE_DATA/Body Fat.jmp");
obj=dt<<Distribution( Continuous Distribution( Column( :"Neck circumference (cm)"n ) ) );
Mã này mở bảng dữ liệu mẫu Chất béo trong Cơ thể và thực hiện phân tích phân bố trên Chu vi cổ (cm). Từ hình tam giác màu đỏ bên cạnh Chu vi cổ (cm), chọn Phù hợp liên tục-> Phù hợp với sinh viên.



Chức năng phát sóng tốt hơn cho khoảng thời gian dự đoán, khoảng dung sai và lượng tử tùy chỉnh
Trong các phiên bản trước khi khoảng dự đoán, khoảng dung sai và lượng tử tùy chỉnh được phát trên các phản hồi và theo nhóm, bạn sẽ nhận được nhiều hộp thoại cho mọi phản hồi và nhóm. Bắt đầu với JMP 16, bạn sẽ nhận được một hộp thoại áp dụng cho tất cả các nhóm.

Để làm ví dụ, hãy chạy đoạn mã sau:

dt=Open("$SAMPLE_DATA/Cities.jmp");
obj=dt<<Distribution(
Continuous Distribution( Column( :POP ) ),
Continuous Distribution( Column( :OZONE ) ),
By( :Region )
);

Mã này mở Cities.jmp. Nó thực hiện phân tích phân phối POP và OZONE theo khu vực. Giữ phím Ctrl trong khi nhấp vào hình tam giác màu đỏ bên cạnh POP và chọn Khoảng thời gian dự đoán. Bấm OK. Trong các phiên bản trước của JMP, bạn sẽ được giới thiệu 12 hộp thoại (một hộp thoại cho mỗi phản hồi và kết hợp theo cấp độ). Bạn sẽ phải nhấp vào OK trên mỗi hộp thoại. Bây giờ, một hộp thoại áp dụng cho tất cả 12 kết hợp.


Ngoài khoảng thời gian dự đoán, chức năng này đã được thêm vào khoảng dung sai và định lượng tùy chỉnh.

Tùy chọn Hiển thị trong Khả năng và tùy chọn
Người dùng đã yêu cầu khả năng có được bản phân tích khả năng trong Phân phối mà theo mặc định không hiển thị báo cáo Khả năng trong Sigma. Trong JMP 16, hộp kiểm Hiện trong khả năng đã được thêm vào hộp thoại Khả năng xử lý và tùy chọn Hiển thị trong khả năng đã được thêm vào tùy chọn Phân phối.

Để xem một ví dụ, hãy chạy đoạn mã sau:
dt=Open("$SAMPLE_DATA/Cities.jmp");
obj=dt<<Distribution(
Continuous Distribution(
Column( :OZONE ),
Fit Normal
)
);
Mã này mở bảng dữ liệu mẫu Thành phố và phù hợp với phân phối chuẩn cho OZONE. Từ hình tam giác màu đỏ bên cạnh Phân phối chuẩn được trang bị, chọn Khả năng xử lý.



Nhập 0,075 cho LSL. Nhập 0,15 cho Mục tiêu. Nhập 0,25 cho USL. Nhấp vào biểu tượng mở / đóng bên cạnh Tùy chọn khả năng xử lý. Bỏ chọn hộp Hiển thị trong khả năng. Bấm OK.


Phân tích khả năng được thêm vào cửa sổ báo cáo, nhưng phần Khả năng trong Sigma của báo cáo không được hiển thị.

JMP 16 đã giới thiệu ba tính năng mới chính cho nền tảng Phân phối:

Bản phân phối Student’s t.
Chức năng phát sóng tốt hơn cho khoảng thời gian dự đoán, khoảng dung sai và lượng tử tùy chỉnh.
Các tùy chọn để nhận phân tích khả năng không có số liệu thống kê khả năng sigma theo mặc

Nguồn : https://jywsoft.com/cac-tinh-nang-mo...ong-jmp-16.htm