William Zhou 问答专帖

hoyle_xu · 发表于 2013-9-28 08:18:39

周老师，您好！
最近收到JMP网站注册有礼活动的《JMP 统计分析教程》一书，在阅读到第 233页 第五章 ，例5.4最后结果判断的时候，如图1，P值小于显著水平，应该是直线回归关系不显著吧？
另外，我在做一个相同的直线回归练习时，结果见图2，为什么概率>F 数值是<0.0001? 直线回归关系不显著？但是从图形上看，如果图1 的直线回归关系显著。图2 明显要比图1显著啊，为什么会是这种结果呢？

hoyle_xu · 发表于 2013-10-1 14:32:26

本帖最后由 hoyle_xu 于 2013-10-1 14:36 编辑

周老师，你好！
上个问题还没等您解答，问题又来了，呵呵，是这样的，对一组数据做先做"分布"操作，然后对其做"连续拟合"的操作,最后的拟合结果是 johnsonS1但是从数据来看johnsonS1 的 “拟合优度” 概率还不如正态分布拟合，且也是小于显著值，所以我想问的是，JMP 不会自己挑选最符合的分布显示，而是默认显示第一个吗？或者就是johnsonS1 的拟合度最好，最符合数据的分布？这就有点不明白了，谢谢解答！

skyfree · 发表于 2013-10-1 16:02:03

本帖最后由 skyfree 于 2013-10-1 20:34 编辑

hoyle_xu 发表于 2013-10-1 14:32
周老师，你好！
上个问题还没等您解答，问题又来了，呵呵，是这样的，对一组数据做先做"分布"操作，然后对 ...

在做连续拟合所有分布时，分布是按照AICc由小到大排序的，AICc最小的被默认为最佳拟合分布。

在每个分布里的拟合优度检验，是检验现有数据符合此种分布的情况。是不能进行比较的。
也就是说虽然都是采用的是W检验，检验分布不同，在你的例子里，一个是用Shapiro—Wilk W检验检验现有data符合正态分布的概率，另一个是虽然也用Shapiro—Wilk W检验，但检验的是data符合Johnson S分布的概率。其它分布还会用到别的检验方法，因此是不能比较的。

BTW, 你这个例子的数据量太小，才6个，进行数据分布拟合，用来做分析是很不稳健的，这也是造成你的拟合优度结果都不好的原因。

skyfree · 发表于 2013-10-1 16:12:41

本帖最后由 skyfree 于 2013-10-1 22:37 编辑

hoyle_xu 发表于 2013-9-28 08:18
周老师，您好！
最近收到JMP网站注册有礼活动的《JMP 统计分析教程》一书，在阅读到第 233页第五 ...

书中画红框的部分是正确的。方差分析中，当P<0.05（显著水平）时，拟合回归具有统计意义。所以你做的练习，线性回归模型是显著地。
你说的从图形上看，你练习的比书上的线性关系要好，这个就是需要看拟合汇总中的R-sq 和adj R-sq，它们说明了回归模型的拟合优度。R方越高，模型越好。你练习中的R方达到了0.93，明显好于书中的？看图形，书中的应该不超过0.5.

hoyle_xu · 发表于 2013-10-1 18:52:02

本帖最后由 hoyle_xu 于 2013-10-1 19:07 编辑

skyfree 发表于 2013-10-1 16:02
在做连续拟合所有分布时，分布是按照AICc由大到小排序的，AICc最小的被默认为最佳拟合分布。

在每个分 ...

嗯，这个例子也是《JMP 统计分析教程》一书中的例4.2，说中说这几个数据是非正态分布，视觉上也明知是非正态分布，只是好奇究竟是什么分布，谢谢解答，那么还是想知道，您说的这个AICc ,在JMP 中有显示吗，谢谢

另外，我的理解是，即使检验的是该Data ,符合这种分布的概率，那么应该横向比较的话，符合的概率越高，越符合这种分布？呵呵，有点高，还请多指点，谢谢

skyfree · 发表于 2013-10-1 21:00:18

hoyle_xu 发表于 2013-10-1 18:52
嗯，这个例子也是《JMP 统计分析教程》一书中的例4.2，说中说这几个数据是非正态分布，视觉上也明知是非 ...

AICc，在你的JMP里就有啊。恩，就是你上面图上那个修正AIC。越小，表示这个的拟合优度越高。这个就是统一的来横向比较的。而你说的那个概率是不能横向比较的，因为他们的概率基准单位不同，不能比较。

hoyle_xu · 发表于 2013-10-1 21:15:07

skyfree 发表于 2013-10-1 21:00
AICc，在你的JMP里就有啊。恩，就是你上面图上那个修正AIC。越小，表示这个的拟合优度越高。这个就是统一 ...

嗯，似乎有点明白了
但是即使我横向不比较，起码我在只对johnsonS1 做拟合优度的检验时候，这个概率应该大于0.05的显著值吧，不然为什么可以说符合这种分布呢？
谢谢哦

skyfree · 发表于 2013-10-1 22:54:59

hoyle_xu 发表于 2013-10-1 21:15
嗯，似乎有点明白了
但是即使我横向不比较，起码我在只对johnsonS1 做拟合优度的检验时候，这个概率应 ...

怎么说呢， JMP系统默认是以AICc从小到大来排序，但并不能保证它就一定能符合这个分布，它只是提供一个在所有分布间相对的一个比较。也就是说当所有分布都不能符合时，它不能给出提示！所以，在做分布选择时，除了看这个，还要进行拟合优度检验。
还有，修正AIC是在AIC上加上了样本量的影响。样本量的大小，对分布的选择也起了重要的作用。此题Jonson S不是最好分布，这个分布拟合没有意义，还是建议增大样本量。
再提一句，当我们在做正态性验证时，P>0.05, 再做fit all时，最佳分布却是别的分布，这时候怎么选择，正态分布给出的信息是足够多的。

hoyle_xu · 发表于 2013-10-2 09:11:56

skyfree 发表于 2013-10-1 22:54
怎么说呢， JMP系统默认是以AICc从小到大来排序，但并不能保证它就一定能符合这个分布，它只是提供一个在 ...

确实如你所说，在很多次单独验证是否符合正态分布时，P明显>0.05,但是fit all时，给出最佳确是对数正态分布。
按照您说的，我是否可以这样认为？
即：
1. 如果fit all ,都不符合，我可以参考AICc, 哪一种排在最前，就是矮子中找将军，不好中的最好。然后可以做需要符合这种分布的检验。
2. 如果我直接拟合某个我指定的分布，P>0.05,至少我可以按照这种分布去做围绕需要符合这种分布的检验。即使这个分布不是fit all最好的。
3. 基于上述第2点，我可不可以这么认为，如果我指定拟合的这个分布，P>0.05, 如果再fit all, 有符合比我指定拟合的这个分布更好的分布，至少这个最好的分布，P>0.05吧？不然也无法说比我指定拟合的这个分布更符合数据的分布吧？

hoyle_xu · 发表于 2013-10-7 21:06:50

skyfree 发表于 2013-10-1 22:54
怎么说呢， JMP系统默认是以AICc从小到大来排序，但并不能保证它就一定能符合这个分布，它只是提供一个在 ...

Hi, SKYFREE, 不知道我在30楼的理解对不对呢？

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