JMPで負の二項回帰を実行するには?やあ、
JMPで負の二項回帰を実行する方法を考えていました。 以前に一般化線形モデルを使用してポアソン回帰を行ったことがありますが、データの過分散が発生しています。
ありがとう。
Re: JMP で負の二項回帰を実行するにはどうすればよいですか?こんにちは、以下についてアドバイスをいただければ幸いです。 私は JMP 13 (学生ライセンスを持っているのでプロ エディションではありません) を実行しており、負の二項モデルを実行したいと考えています。 私が見つけることができるGLMの分布の下にあるようです（正規、二項、ポアソン、指数）-二項またはポアソンではなく、負の二項を実行するオプションは他にありますか？どうもありがとう！
Re: JMP で負の二項回帰を実行するにはどうすればよいですか?ありがとう。 それは役に立ちました。
簡単な質問ですが、この分析からの出力を解釈するのを手伝ってもらえないかと思っていました. これは、予測変数が 1 つだけの単純な負の二項回帰です。
治療は有意ではなく (p = 0.525)、モデル内の変動性の 2.2% しか説明できなかったと仮定しています。 これは正しいです？ さらに、分散パラメーターの重要性をどのように解釈すればよいでしょうか?
質問ばかりで申し訳ありませんが、本当ご理解とご協力をお願いいたします。
Re: JMP で負の二項回帰を実行するにはどうすればよいですか?一般化回帰の背後にある多くの詳細を示す、Finding Important Predictors という完全なクラスがあります。 詳細は、JMP トレーニング サイトで確認できます。 https://support.sas.com/edu/schedules.html?ctry=us&crs=JFIP .
より即時のオンデマンド ビデオについては、オンデマンドでいくつか見つけることができます。 www.jmp.com .役立つと思われるものを次に示します。 https://www.jmp.com/en_us/events/ondemand/mastering-jmp/generalized-regression.html . おそらくその場所にもいくつか見つけることができます。
Re: JMP で負の二項回帰を実行するにはどうすればよいですか?それらはまったく同じである可能性があります。 一般化回帰では、最大尤度推定でポアソンを選択でき、結果は対数リンク関数を使用した一般化線形モデル ポアソン回帰と一致します。
一般化回帰では、最大尤度、Lasso、Elastic Net、Ridge、Double Lasso などのさまざまな推定方法があります。一般化線形モデルでは、最大尤度推定しかありません。 また、一般化回帰を使用すると、選択できる分布の選択肢が大幅に広がります。
Re: JMP で負の二項回帰を実行するにはどうすればよいですか?素早い返信ありがとうございます。
簡単な質問ですが、一般化回帰パーソナリティの下でポアソン回帰を行うのと、一般線形モデル パーソナリティの下でポアソン回帰を行うことの違いは何ですか?
編集：一般化回帰パーソナリティの下でポアソンおよび負の二項回帰を実行しました。 私は出力に少し慣れていません。 私が見ているものを解釈するのに役立つガイド/ウォークスルーはありますか? ありがとう。
Re: JMP で負の二項回帰を実行するにはどうすればよいですか?JMP Pro では、Fit Model を指定します。パーソナリティを一般化回帰に、分布を負の二項に変更します。
Re: JMP で負の二項回帰を実行するにはどうすればいいですか?私も同じ問題を抱えています。JMP14 Pro を使用していますが、負の二項オプションがありません。どこかにスクリプトを探しています。
