JMP バージョン 13 での線形回帰直線の拡張やあ、
バージョン 13 の Fit Line 機能について質問があります。
バージョン 10 では、データ ポイントを超えて伸びる線形回帰直線を含むグラフを作成できました (図を参照)。 ただし、バージョン 13 では、線形回帰直線は最後のデータ ポイントで止まります。 バージョン 13 には、最後のデータ ポイントを超えて線形回帰を拡張するための設定はありますか?
ありがとう！
Re: JMP バージョン 13 での線形回帰直線の拡張今日は、JMP13.1 と JMP14 で「JMP ソフトウェア: ANOVA と回帰」を教えています。 JMP14.0で修正され、二変量で外挿が見られるようになりました。 学生は JMP13.1 を使用しており、最後のデータ ポイントで停止します。 したがって、これを修正するには、現在のライセンス所有者向けに無料の JMP14.0 にアップグレードしてください。 JMP14.0 にはいくつかのバグが報告されているため、JMP13 をアンインストールしないでください。 他のソフトウェアのようにアップグレードによって以前のバージョンが上書きされず、同じライセンスで両方のバージョンを維持できるのは素晴らしいことです。Re: JMP バージョン 13 での線形回帰直線の拡張私のシステムからそれを取り除くために、これを言う必要があるだけです。ほぼすべてのルールに例外があることは理解していますが、次のとおりです。
1. ほとんどの物理現象は、微分方程式の和や積によって記述されます。これらの微分方程式は通常、性質上パラメーターが非線形です。（「曲がる」とは意味が違います！！）
2. これらの微分方程式の和や積はモデル化が非常に難しいため、テイラー級数近似をそれらに当てはめる傾向があります。テイラー級数の方が指定がはるかに簡単で、データを適切に当てはめることができる場合が多いからです。これらの近似は、必然的に既存のデータの範囲にのみ適合します。
3. 既存のデータの外でこれらの近似値を外挿して予測を行うことは、ロシアン ルーレットをプレイするようなものです。
JMP とこのコミュニティの責任ある住民が銃の装填を手伝いたくないとしても、あまり動揺しないでください。
JSL スクリプトを作成すれば、統計的にどれほど考慮されていないことや例外的なことであっても、心から望むことはすべて実行できます。スクリプトは企業全体に簡単に導入できます。プロシージャを実装するために JSL を作成することを検討することもできます。
幸運を！
Re: JMP バージョン 13 での線形回帰直線の拡張これは、グループ列によって分割された同じ列に含まれる複数のデータ セットに対して問題なく機能します。これはうまく機能しますが、JMP 14 ではこれがデフォルトで動作することを期待しています。
Re: JMP バージョン 13 での線形回帰直線の拡張やあ@nocaltim 、
あなたの言いたいことは分かりました！これについてはいくつかの方法があります。 列ごとに値の範囲をずらした行を使用すると、X または Y がどの変数であるかに関係なく、同じ結果を得ることができます。
私もそれが理想的ではないことに同意します。JMP 14 の Fit Y by X では、デフォルトで線が延長されます。 もう 1 つのオプション: グラフ ビルダーには、Formula 要素を使用してこの種のプロットを作成するための優れた機能があり、一般に便利です。 数式列に独自の数式を記述するか、任意のモデルで平均値の予測式と信頼区間の数式列を保存し (必要に応じて、値だけでなく数式列を必ず保存してください)、グラフ ビルダーを起動し、同じ X を X 変数として使用し、次にすべての数式列を Y 変数に使用して、[数式] グラフ要素をクリックします。 必要に応じて、線の色やスタイルを変更できます。
これが少しでも役立つことを願っています!
@ジュリアン
Re: JMP バージョン 13 での線形回帰直線の拡張こんにちは、ジュリアンさん
あなたの「トリック」の問題は次のとおりです。年齢、身長、体重という 3 つの列のデータを含むデータ テーブルがあるとします。年齢と体重をプロットすることもあれば、年齢と体重をプロットすることもあり、身長と体重をプロットすることもあり、X 値と Y 値を反転することもあります (年齢と体重の代わりに体重と年齢)。あなたのトリックは、すべてのプロットに対して X 値が 1 つしかない場合にのみ機能します。正しい？それとも何かが足りないのでしょうか？ そして、私の考えが正しければ、次に作成する (またはスクリプトを使用して再作成する) プロットの X 値をどの列 (年齢、体重、身長) にするかを管理するのは非常に面倒になります。代わりに...JMP は、少なくとも、X および Y プロット ウィンドウの限界まで拡張する強制適合 (たとえば、傾きと切片を指定する場合) を許可する必要があります。
Re: JMP バージョン 13 での線形回帰直線の拡張やあ@量子、
上に挙げた修正/トリックは JMP 13 で機能し、回帰直線を延長します (JMP 14 ではこれが自動的に行われます)。 他にやりたいことはありますか？
@ジュリアン
Re: JMP バージョン 13 での線形回帰直線の拡張特定の機能をリクエスト (または追加し直す) するには、新しい JMP ウィッシュ リストが最適です。
https://community.jmp.com/t5/JMP-Wish-List/idb-p/jmp-wish-list
開発者は今後のバージョンについてこのリストを検討しており、これは (まだ存在しない場合は) そのリストに追加するのは素晴らしいことのように思えます。
Re: JMP バージョン 13 での線形回帰直線の拡張マーク、私は、既知の時間的変化から何が見えるかの予測モデルを提供するために、データセットに存在しない母集団にプロットを外挿する必要があります。 傾きを制限すると、統計的妥当性が損なわれます。 私は JMP の以前のリビジョンでこのメソッドを開発しましたが、これにより、数百人のエンジニアからなるチーム全体がプラットフォームとしての JMP から離れることになります。 これより良い修正はありますか?Re: JMP バージョン 13 での線形回帰直線の拡張ルールにはほとんどの場合例外がありますが、JMP はプラットフォームの実装方法に関して最も慎重な道を選択したと私は信じています。
Re: JMP バージョン 13 での線形回帰直線の拡張最適な線を (たとえば) X グラフの範囲制限の限界まで拡張するというこの問題に関して、これらの最適な線をデータを超えて拡張することが非常に役立つシナリオを提案したいと思います。私の仕事では、2 つの変数が完全に 1:1 の相関関係 (傾き 1、切片 0) を持つ必要がある分析を毎日行っています。そして、この 1 対 1 の相関関係は、データの制限をはるかに超える範囲にまで広がるはずです。実際の X と Y は、決して真の 1 対 1 の相関関係にはなりません。これを知っておくと非常に役立ちます。しかし、これを理解しやすくするために、グラフに 1:1 の線を明示的に追加したいと思います。そして、この 1:1 ラインをデータ制限をはるかに超えて拡張し、実際のデータに対してベスト フィットを実行するときに、たとえベスト フィット ラインが利用可能なデータの範囲に限定されていたとしても、1:1 ラインを比較の「傾斜した床」として使用できるようにしたいと考えています。最適なデータが利用可能なデータを超えて (過度に) 推定されるべきではない理由は十分に理解していますが、なぜ拡張 1:1 ラインを含めることができないのでしょうか。(はい、グラフィカル オブジェクトとして追加できますが、それは JMP が私の作業を簡素化するのではなく、単に JMP が作業を「作成」するだけです。) コメント?
Re: JMP バージョン 13 での線形回帰直線の拡張第一世代のフードプロセッサーが指を切り落としたとき、責任あるメーカーはカバーにインターロックを追加しました。
テイラー級数近似がデータの範囲を超えて外挿するために不適切に使用された場合、責任のあるメーカーはその機能を無効にしました。
ジムとダンは正しいと思います。 回避策にはノーと言ってください。 単純に外挿する必要がある場合は、決定論的 (通常は非線形) モデルを当てはめます。
Re: JMP バージョン 13 での線形回帰直線の拡張大規模で複雑なデータセットの場合、回避策は実現できません。
Re: JMP バージョン 13 での線形回帰直線の拡張これは、JMP プログラムに対する私の不満の 1 つでした。新しい展開により、プログラムの柔軟性と使いやすさが低下したためです。過去のバージョンで利用可能だった機能に対して代替の回避策が提供されている場合、そもそもなぜその機能が削除されたのでしょうか?
Re: JMP バージョン 13 での線形回帰直線の拡張使用できます二変量>フィットスペシャルコマンドを使用して、切片なしトレンド分析を選択します。
Re: JMP バージョン 13 での線形回帰直線の拡張また、傾向の 95% CI に基づいて安定性/保存期間の延長を推定する必要もあります。 既存のビジュアル プロットと同様の機能を提供するための劣化を取得できません。Re: JMP バージョン 13 での線形回帰直線の拡張もちろん、切片を強制的に 0 にしたい場合もありますが、注意してください。これにより、調べている多くの回帰統計の解釈が変わってしまいます。 基本的に、切片を強制的に 0 にすることは、平均が 0 であることを意味します (中心化/スケーリングされたデータを考えてください)。 これは、データの範囲を超えて外挿する場合に特に問題となる可能性があります。
これを考えるもう 1 つの簡単な方法は、身長と体重のプロットを考えてみるということです。 そのデータに線を当てはめることができます。 その線は (0,0) 点を強制的に通過する必要がありますか? 身長がなければ体重もないので当然です。 ただし、線形関係は、最も低い高さのデータポイントから 0 までは維持されない可能性があります。 範囲全体にわたって無理に線形にすると、問題が発生する可能性があります。
Re: JMP バージョン 13 での線形回帰直線の拡張x に 0 を追加しても機能しませんでした。(0,0) 以外の切片値を持つことが不可能な場合、切片が強制的にゼロに設定されるフィットを備えたアノテーション ツールを使用する必要がありました。
Re: JMP バージョン 13 での線形回帰直線の拡張素晴らしい！ フィードバックをお寄せいただきありがとうございます！
Re: JMP バージョン 13 での線形回帰直線の拡張私は、観察されたデータの範囲を超えて外挿することについてのジムの懸念に同意します。 ただし、これを行う場合は、X 変数のみのデータ範囲を超える値を含む新しい行をテーブルに追加することができ、JMP はその点まで行を拡張します。 その行には Y 値が関連付けられていないため、回帰結果は変わりません。
Re: JMP バージョン 13 での線形回帰直線の拡張注釈ツールを使用するか、JSL でグラフィックの追加機能を使用してフィット ラインに追加することができます。ただし、これはデータ内のパラメーターに基づく回帰であり、予測ツールではないため、既知のデータ ポイントを超えてフィット ラインを投影することは静的に不適切です。つまり、表示されているのは JMP 10 のエラーの修正です。
