JMP 버전 13에서 선형 회귀선 확장안녕,
버전 13의 Fit Line 기능에 대해 질문이 있습니다.
버전 10에서는 데이터 포인트를 넘어선 선형 회귀선으로 그래프를 만들 수 있었습니다(그림 참조). 그러나 버전 13에서는 선형 회귀선이 마지막 데이터 포인트에서 멈춥니다. 버전 13에 마지막 데이터 포인트를 넘어선 선형 회귀 확장을 달성하기 위한 설정이 있습니까?
감사해요!
Re: JMP 버전 13에서 선형 회귀선 확장오늘은 JMP13.1 및 JMP14에서 "JMP 소프트웨어: ANOVA 및 회귀"를 강의합니다. JMP14.0에서 수정되었으며 Bivariate에서 외삽을 볼 수 있습니다. 학생은 JMP13.1을 가지고 있으며 마지막 데이터 포인트에서 멈춥니다. 따라서 문제를 해결하려면 현재 라이선스 소유자를 위해 무료 JMP14.0으로 업그레이드하세요. JMP14.0에는 몇 가지 보고된 버그가 있으므로 JMP13을 제거하지 마십시오. 업그레이드가 다른 소프트웨어와 같이 이전 버전을 덮어쓰지 않고 동일한 라이선스로 두 버전을 모두 유지할 수 있다는 점이 좋습니다.Re: JMP 버전 13에서 선형 회귀선 확장나는 이것을 내 시스템에서 꺼내기 위해 말할 필요가 있습니다.거의 모든 규칙에 예외가 있음을 이해하지만 다음과 같습니다.
1. 대부분의 물리적 현상은 미분 방정식의 합 및/또는 곱으로 설명됩니다.이러한 미분 방정식은 일반적으로 본질적으로 매개변수에서 비선형입니다.(이것은 "곡선"과는 다른 것을 의미합니다!!)
2. 이러한 미분방정식의 합 및/또는 곱은 모델링하기가 매우 어렵기 때문에 Taylor 급수 근사값을 맞추는 경향이 있습니다. 왜냐하면 그것들은 지정하기가 훨씬 쉽고 종종 데이터를 맞추는 수용 가능한 작업을 할 수 있기 때문입니다.이러한 근사치는 반드시 기존 데이터의 범위에만 적합합니다.
3. 기존 데이터 외부에서 이러한 근사치를 외삽하여 예측하는 것은 러시안 룰렛을 하는 것과 같습니다.
JMP와 이 커뮤니티의 책임 있는 주민들이 총을 장전하는 데 도움을 주고 싶지 않더라도 너무 화내지 마세요!
JSL 스크립트를 작성하면 통계적으로 얼마나 잘못 고려되었거나 예외적인지에 관계없이 마음이 원하는 모든 것을 할 수 있습니다.스크립트는 기업 전체에 쉽게 배포할 수 있습니다.절차를 구현하기 위해 일부 JSL 작성을 고려할 수 있습니다.
행운을 빌어요!
Re: JMP 버전 13에서 선형 회귀선 확장이는 그룹 열로 분할된 동일한 열에 포함된 여러 데이터 세트에서 적절하게 작동합니다.JMP 14에서는 이것이 기본적으로 작동하기를 기대하지만 이것은 훌륭하게 작동할 것입니다.
Re: JMP 버전 13에서 선형 회귀선 확장안녕 @nocaltim ,
무슨 말인지 알겠어!이에 대해 몇 가지 방법이 있습니다. 열별로 엇갈린 값 범위가 있는 행을 사용하면 어떤 변수가 X 또는 Y인지에 관계없이 동일한 결과를 얻을 수 있습니다.
나는 그것이 이상적이지 않다는 데 동의하며 JMP 14의 Fit Y by X에서 기본적으로 선이 확장됩니다. 다른 옵션: Graph Builder에는 일반적으로 유용할 수 있는 Formula 요소를 사용하여 이러한 종류의 플로팅을 위한 멋진 기능이 있습니다. 수식 열에 고유한 수식을 작성하거나 모든 모델에 대해 평균에 대한 예측 수식과 신뢰 구간에 대한 수식 열을 저장합니다(원하는 경우 값뿐만 아니라 수식 열도 저장해야 함). 그런 다음 그래프 빌더를 열고 동일한 X를 X 변수로 사용한 다음 모든 수식 열을 Y 변수에 사용한 다음 수식 그래프 요소를 클릭합니다. 그런 다음 원하는 경우 선 색상과 스타일을 변경할 수 있습니다.
이것이 도움이 되길 바랍니다!
@줄리안
Re: JMP 버전 13에서 선형 회귀선 확장안녕 줄리안,
"속임수"의 문제는 다음과 같습니다. 세 개의 데이터 열(나이, 키, 몸무게)이 있는 데이터 테이블이 있다고 가정합니다.때로는 나이 대 몸무게를, 때로는 나이 대 몸무게를, 때로는 키 대 몸무게를, 때로는 X와 Y 값을 반전시킵니다(나이 대 몸무게 대신 몸무게 대 나이).귀하의 트릭은 모든 플롯에 대해 단일 X 값만 있는 경우에만 작동합니다.옳은?아니면 내가 뭔가를 놓치고 있습니까? 그리고 내가 맞다면 내가 만들(또는 스크립트를 통해 다시 만들) 다음 플롯의 X 값이 될 열(나이, 체중, 키)을 관리하는 것이 정말 고통스러워집니다.대신...JMP는 최소한 강제 맞춤(예를 들어 기울기와 절편을 지정하는 경우)이 X 및 Y 플롯 창 제한의 한계까지 확장되도록 허용해야 합니다.
Re: JMP 버전 13에서 선형 회귀선 확장안녕 @양자 ,
위에 나열된 수정/트릭은 JMP 13에서 작동하여 회귀선을 확장합니다(JMP 14에서는 자동으로 발생함). 하고 싶은 다른 일이 있습니까?
@줄리안
Re: JMP 버전 13에서 선형 회귀선 확장특정 기능을 요청(또는 다시 추가)하기에 좋은 곳은 새로운 JMP 위시리스트입니다.
https://community.jmp.com/t5/JMP-Wish-List/idb-p/jmp-wish-list
개발자는 이 목록에서 다음 버전을 찾고 있으며 이 목록에 추가하는 것이 좋을 것 같습니다(아직 목록에 없는 경우).
Re: JMP 버전 13에서 선형 회귀선 확장Mark, 알려진 시간 변동에서 볼 수 있는 예측 모델을 제공하기 위해 데이터 세트에 존재하지 않는 모집단에 플롯을 추정해야 합니다. 기울기를 제한하면 통계적 유효성이 손상됩니다. 저는 JMP의 이전 개정판에서 이 방법을 개발했으며 이로 인해 수백 명의 엔지니어로 구성된 전체 팀이 플랫폼으로서 JMP에서 멀어지게 될 것입니다. 이것보다 더 나은 해결책이 있습니까?Re: JMP 버전 13에서 선형 회귀선 확장규칙에는 거의 항상 예외가 있지만 저는 JMP가 플랫폼을 구현한 방식에서 가장 신중한 길을 택했다고 생각합니다.
Re: JMP 버전 13에서 선형 회귀선 확장최적선을 (예를 들어) X 그래프 범위 한계까지 확장하는 이 문제와 관련하여 이러한 최적선이 데이터를 넘어 확장되도록 하는 것이 매우 유용한 시나리오를 제안하고 싶습니다.내 작업에서는 매일 두 변수가 완벽한 1:1 상관관계(기울기 1, 절편 0)를 가져야 하는 분석을 수행합니다.그리고 이 1:1 상관관계는 내 데이터 한계를 훨씬 초과하는 범위까지 확장되어야 합니다.실제 X와 Y는 결코 진정한 1:1 상관관계가 아닙니다. 이는 알아두면 매우 유용합니다.그러나 이것을 이해하는 데 도움이 되도록 그래프에 1:1 선을 명시적으로 추가하는 것을 좋아합니다.그리고 이 1:1 선이 데이터 제한을 훨씬 넘어 확장되어 실제 데이터에 대한 최적 맞춤을 수행할 때 최적 맞춤 선이 사용 가능한 데이터 범위로 제한되더라도 1:1 선을 비교의 "기울어진 바닥"으로 사용할 수 있기를 바랍니다.최적의 데이터가 사용 가능한 데이터를 넘어(너무 멀리) 외삽되어서는 안 되는 이유를 충분히 이해하지만 확장된 1:1 라인을 포함할 수 없는 이유는 무엇입니까???(예, 그래픽 개체로 추가할 수 있지만 JMP가 내 작업을 단순화하는 것이 아니라 JMP가 작업을 *만드는* 것일 뿐입니다.) 코멘트?
Re: JMP 버전 13에서 선형 회귀선 확장1세대 푸드 프로세서가 손가락을 자르면 책임 있는 제조업체는 덮개에 인터록을 추가했습니다.
테일러 급수 근사값이 데이터 범위를 넘어 추론하는 데 부적절하게 사용되었을 때 담당 제조업체는 해당 기능을 비활성화했습니다.
Jim과 Dan이 옳다고 생각합니다. 해결 방법을 거부하십시오. 단순히 외삽해야 하는 경우 결정적(일반적으로 비선형) 모델에 적합합니다.
Re: JMP 버전 13에서 선형 회귀선 확장크고 복잡한 데이터 세트의 경우 해결 방법이 실현 가능하지 않습니다.
Re: JMP 버전 13에서 선형 회귀선 확장새로운 롤아웃으로 인해 프로그램의 유연성과 사용 가능성이 낮아졌기 때문에 이것은 JMP 프로그램에 대한 저의 불만 중 하나였습니다.이전 버전에서 사용할 수 있었던 기능에 대해 대체 해결 방법이 제공되고 있다면 애초에 해당 기능이 제거된 이유는 무엇입니까?
Re: JMP 버전 13에서 선형 회귀선 확장당신이 사용할 수있는 이변량 > 핏 스페셜 No Intercept 추세 분석을 선택하는 명령입니다.
Re: JMP 버전 13에서 선형 회귀선 확장또한 추세의 95% CI를 기준으로 안정성/유효 기간 연장을 추정해야 합니다. 기존 시각적 플롯과 유사한 제공을 위해 Degradation을 가져올 수 없습니다.Re: JMP 버전 13에서 선형 회귀선 확장절편을 강제로 0으로 설정하려는 경우가 분명히 있지만 주의할 점은 보고 있는 많은 회귀 통계의 해석이 변경된다는 것입니다. 본질적으로 절편이 0이 되도록 강제함으로써 평균이 0이라고 말하는 것입니다(중심/스케일링된 데이터 생각). 이는 데이터 범위를 넘어 외삽하는 경우 특히 문제가 될 수 있습니다.
이것을 생각하는 또 다른 간단한 방법은 신장 대 체중의 플롯을 생각하는 것입니다. 해당 데이터에 선을 맞출 수 있습니다. 해당 선이 (0,0) 지점을 통과하도록 강제해야 합니까? 키가 없으면 몸무게도 없으니까 말이 된다. 그러나 선형 관계는 가장 낮은 높이 데이터 포인트에서 0까지 유지되지 않을 가능성이 높습니다. 전체 범위에서 선형이 되도록 강제하면 문제가 발생할 수 있습니다.
Re: JMP 버전 13에서 선형 회귀선 확장x에 0을 추가해도 작동하지 않았습니다.절편이 (0,0) 이외의 다른 절편 값을 가질 수 없는 경우 절편이 0으로 강제 설정되는 주석 도구를 사용해야 했습니다.
Re: JMP 버전 13에서 선형 회귀선 확장엄청난! 의견을 보내 주셔서 감사합니다!
Re: JMP 버전 13에서 선형 회귀선 확장나는 관찰된 데이터의 범위를 넘어서 외삽하는 것에 대한 Jim의 우려에 동의합니다. 그러나 이 작업을 수행하려는 경우 X 변수에 대한 데이터 범위를 벗어난 값으로 테이블에 새 행을 추가할 수 있습니다. 그러면 JMP가 해당 지점까지 선을 확장합니다. 해당 행과 연결된 Y 값이 없으므로 회귀 결과가 변경되지 않습니다.
Re: JMP 버전 13에서 선형 회귀선 확장주석 도구를 사용하거나 JSL에서 그래픽 추가 기능을 사용하여 적합선에 추가할 수 있지만 예측 도구가 아닌 데이터 내의 매개변수를 기반으로 하는 회귀이기 때문에 알려진 데이터 포인트를 넘어서는 적합선 프로젝트를 갖는 것은 정적으로 부적절합니다.지금 보고 계신 것은 JMP 10의 오류 수정입니다.
