Calcul des intervalles de confiance à 95 % pour une version bêta standardSalut tout le monde,
Je fais une analyse dans laquelle je dois signaler les bêtas standard et leurs intervalles de confiance à 95 %. Lorsque j'exécute un modèle de régression, JMP me donne lui-même la version bêta standard, mais les intervalles de confiance répertoriés à côté se réfèrent à l'estimation et non à la version bêta elle-même.
Je comprends que je peux obtenir les CI en créant d'abord une nouvelle variable standardisée, puis en exécutant les analyses avec cette variable - après quoi les CI feront référence à la version bêta - mais c'est un peu compliqué, d'autant plus que je travaille avec beaucoup de variables.
Existe-t-il un moyen plus simple de procéder dans JMP ? Sinon, serait-il possible de créer une feuille Excel pour faire cela à ma place ? J'ai joué avec, et diviser la version bêta standard par son estimation, puis multiplier le résultat par les IC à 95 % semble être très proche - généralement à quelques décimales près - mais c'est légèrement différent et je me demande pourquoi.
Toute aide que vous pourriez m'apporter serait grandement appréciée. Merci!
PS - Existe-t-il un moyen d'afficher la version bêta standard par défaut ? Je peux le faire avec les CI, mais apparemment pas avec la version bêta standard.
Re : Calcul des intervalles de confiance à 95 % pour une version bêta standard@Debaser
Je sais comment écrire un script qui utilise l'interface Fit Model et capture le modèle et la fenêtre, il y a donc deux options :
- Ajoutez du code pour effectuer l'amorçage (ce qui nécessite un échantillonnage avec remplacement et l'exécution du modèle à plusieurs reprises). Je crains que cela puisse être très lent.
- Ajoutez du code pour calculer la méthode delta proposée dans l'article auquel j'ai fait référence.
Bien entendu, l’alternative consiste à ajouter les calculs dont l’article de référence a démontré l’exactitude uniquement si les hypothèses du modèle sont strictement vraies.
Je n'ai pas étudié l'algorithme de la méthode delta. Je répondrai à ce message dans quelques jours pour voir si l'une de ces méthodes fonctionne sans trop d'impact sur les performances.
Re : Calcul des intervalles de confiance à 95 % pour une version bêta standardAvilissant,
Je sais comment écrire un script qui utilise l'interface Fit Model et capture le modèle et la fenêtre, il y a donc deux options :
- Ajoutez du code pour effectuer l'amorçage (ce qui nécessite un échantillonnage avec remplacement et l'exécution du modèle à plusieurs reprises). Je suis convaincu que cela pourrait être très lent.
- Ajoutez du code pour calculer la méthode delta proposée dans l'article auquel j'ai fait référence.
Bien entendu, l’alternative consiste à ajouter les calculs que l’article de référence a démontré comme précis uniquement si les hypothèses du modèle sont strictement vraies.
Je n'ai pas étudié l'algorithme de la méthode delta. Je répondrai à ce message dans quelques jours pour voir si l'une de ces méthodes fonctionne sans trop d'impact sur les performances.
Re : Calcul des intervalles de confiance à 95 % pour une version bêta standardAh, alors voilà mon problème ! J'utilise la version normale de JMP, pas l'édition Pro.
Existe-t-il un moyen de le faire sans bootstrap, ou n'ai-je pas de chance ?
Merci encore!
Re : Calcul des intervalles de confiance à 95 % pour une version bêta standardTout d'abord, lorsque j'exécute le script et que les intervalles de confiance apparaissent dans le tableau d'affichage, lorsque j'utilise l'interface pour regarder les colonnes, ces nouvelles colonnes n'apparaîtront pas, car l'interface que vous avez utilisée est intégrée et ne répertorie que les éléments construits. -en colonnes.
Deuxièmement, j'ai JMP Pro 14.1. D'après l'aide en ligne, il semble que Bootstrap ne soit disponible que sur JMP Pro.C'est peut-être là le problème.
Si vous disposez de JMP PRO, pour déterminer l'erreur, j'aurais besoin de voir le journal. Pour afficher le journal, CTRL+SHIFT + L. Faites un clic droit et sélectionnez Effacer le journal, puis exécutez à nouveau le script. Le journal doit signaler toute erreur.
Un script peut être exécuté pour effectuer un bootstrap :
- sélectionnez au hasard dans l'entrée, capturez la version bêta standard
- calculer les intervalles à partir de la distribution.
Si j'ai du temps libre dans les prochains jours, j'écrirai le scénario. Mais peut-être que quelqu'un a créé une application pour faire cela et répondra.
Désolé, j'aurais dû mentionner JMP PRO.
Re : Calcul des intervalles de confiance à 95 % pour une version bêta standardSalut,
Merci beaucoup pour cela! Cela semble être exactement ce que nous recherchons. Nous utilisons JMP 14.1, mais pour une raison quelconque, le script ne fonctionnera pas correctement. Je ne sais pas si nous ne l'utilisons tout simplement pas correctement.
Le fichier de données s'ouvre comme prévu, mais les colonnes des CI bêta standard ne s'affichent pas pour une raison quelconque lorsque j'exécute le script. Ceci sans apporter aucune modification pour que cela fonctionne sur ma propre table - en utilisant simplement l'exemple de table "Big Class". Je soupçonne que je fais une sorte d'erreur d'amateur ici. J'ai joint une capture d'écran du résultat que j'obtiens. Avez-vous une idée de ce que je pourrais faire de mal ?
Merci encore pour toute l'aide, je l'apprécie vraiment !
Re : Calcul des intervalles de confiance à 95 % pour une version bêta standardps Le document comprend également le code R pour leurs calculs recommandés.JMP peut appeler R, mais je n'ai pas emprunté cette voie si vous n'êtes pas un utilisateur R (ne l'avez pas installé).
Re : Calcul des intervalles de confiance à 95 % pour une version bêta standard@Debaser Je n'ai trouvé aucun message JSL pour calculer et signaler les intervalles de confiance pour la version bêta standard. Mon expérience concerne davantage les facteurs et les estimations mis à l'échelle, j'ai donc fait une petite recherche sur Internet sur ce sujet. Il semble y avoir quelques discussions sur les meilleures méthodes pour ces intervalles de confiance.J'ai aimé ce papier Calcul des intervalles de confiance pour les coefficients de régression standardisés . La conclusion de cet article à partir de leurs modèles déviants simulés est « nous recommandons la méthode delta (Yuan & Chan, 2011) ou un bootstrap non paramétrique (Efron & Tibshirani, 1998). »
Ma recherche sur ce sujet n'était pas approfondie, il sera donc intéressant d'entendre les experts techniques de JMP. En utilisant cet article comme support, le script ci-dessous utilise les merveilleuses méthodes Bootstrap() fournies par JMP pour calculer les limites inférieures et supérieures de 95 % de la version bêta standard. L'amorçage prend du temps et ce script effectue 1 000 itérations. Vous voudrez peut-être réduire ce chiffre à 500.
Voir le script ci-joint. Je ne l'ai testé que sur JMP 14. Si vous disposez d'une version différente, veuillez le préciser.
