Lost DF, Biased 및 Zeroed 매개변수 추정 메시지를 받고 있습니다. 이는 무엇을 의미합니까?저는 JMP를 처음 접했기 때문에 여기에 첫 번째 게시물을 올렸습니다.적합 모델 옵션에서 3방향 효과 테스트를 실행하려고 했는데 "DF 손실"이라는 오류가 발생했습니다.또한 매개변수 추정은 "편향된" 및 "제로화된" 결과를 제공합니다.적합 모델에서는 기본적으로 연도(2013, 2014), 유형(가보 또는 표준) 및 다양성(각각 4개의 샘플이 있는 20개 품종)의 3가지 효과를 선택한 다음 "완전 요인"을 선택한 다음 표준 최소 제곱을 실행합니다. 효과 레버리지를 강조로 선택했습니다.데이터 자체는 수확량, 높이, 무게 등과 같은 다양한 테스트 결과를 지닌 20종의 콩 품종으로 구성됩니다. 연도*유형 또는 연도*다양성을 사용하여 양방향으로 실행할 때는 문제가 없지만 세 번째 효과를 추가할 때 문제가 발생하는 경우가 있습니다...나는 단지 이러한 오류에 대해 더 많이 알고 싶은 것 뿐이고, 내가 해야 할 다른 일이 있다면 그렇지 않은 것 같습니다.
Re: DF를 잃었나요?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />"biased" 및 "zeroed" 메시지에는 유용한 정보가 있습니다.모델 A와 B에 두 개의 용어가 있다고 가정해 보겠습니다. (3자 상호 작용을 보고 계시다는 것은 알지만 이는 설명이 더 쉽습니다.)두 항이 동일선상에 있는 경우(별명, 상관, 용어 선택) 통계적으로 A와 B의 효과를 서로 독립적으로 추정할 수 없습니다.이 문제는 모델에 A 또는 B(둘 다는 아님)를 추가하여 극복할 수 있습니다.사실상 이것이 JMP가 수행하는 작업입니다. 모델에 A를 넣고 B를 제외하면 A에는 편향 레이블이 지정되고 B에는 0으로 레이블이 지정됩니다.
Re: DF를 잃었나요?각 변수에 대해 일련의 Y x X 맞춤을 수행하고 출력이 무엇을 제공하는지 확인하는 것이 좋습니다. 데이터 유형(숫자, 연속, 문자...명목 등)에 따라 수행될 선택된 분석이 달라지며 이는 데이터 유형에 따라 달라집니다.
Re: DF를 잃었나요?Peter가 말한 것에 덧붙여, 절편, 주 효과, 2요인 상호 작용 및 3요인 상호 작용이 포함된 전체 모델(2 * 2 수준 및 1 * 20 수준)에는 80개의 매개 변수가 있다고 생각합니다. 귀하의 설명에 따르면 80개의 관찰 내용이 있는 것 같습니다. 따라서 포화된 모델을 갖게 됩니다. 또한 데이터 설계 방식에 따라 특정 요인 설정 조합이 관찰되지 않아 이러한 매개변수 중 일부를 추정하지 못할 수도 있습니다.
Re: DF를 잃었나요?escheenstra: 원래 게시물/질문에 따르면 처음에 분석 -> 모델 적합 -> 표준 최소 제곱 모델링 하위 성격을 사용하려고 시도한 것 같습니다. 실제 질문에 대한 궁극적인 답변을 제공할 수 있는 해당 경로에서 추정하려는 모든 항을 추정할 충분한 자유도가 없을 때 사용할 수 있는 대체 회귀 기반 모델링 기술이 있습니다. 손. 예를 들어, 부분 최소 제곱법은 넓고 얕은 문제에 매우 적합한 기술입니다. JMP Pro를 실행하고 있다면 일반화 회귀 특성을 확인해 보세요.
Re: DF를 잃었나요?도움을 주셔서 감사합니다. 꼭 확인해 보겠습니다.일종의 "해결 방법"을 제공하는 다른 설정이나 옵션이 없으면 현재 데이터 세트를 있는 그대로 사용하여 해당 모델을 실행하는 것이 가능한 것처럼 들리지 않습니다.
Re: DF를 잃었나요?기본적으로 "편향된" 결과와 "제로화된" 결과를 볼 때 발생하는 현상은 추정하기에 충분한 자유도보다 모델에 더 많은 항을 지정하고 있다는 것입니다. 따라서 JMP는 이러한 메시지를 제공합니다. 귀하가 지정하는 모델이 실제로 수집한 데이터로 추정될 수 있는지 확인하기 위한 일종의 알림입니다. 이 매우 광범위한 주제를 다룬 "선형 모형 피팅" JMP 도움말 책을 확인해 보세요.
