혼합 모델로 열 저장 옵션모두들 안녕,
Fit Model 플랫폼을 사용하여 혼합 모델을 실행하면 잔차와 예측값을 저장할 수 있지만 조건부 잔여량과 조건부 예측 값 (고정 효과와 무작위 효과를 모두 고려한)을 저장할 수 있습니다. 그러나 우리는 Studentized residuals와 StdErr Pred Formula 칼럼을위한 비슷한 옵션을 가지고 있지 않습니다.
이 두 열의 "조건부 버전"을 가져 오거나 다시 계산하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까?
JMP Pro를 사용하고 있지 않습니다.
귀하의 도움에 미리 감사드립니다!
다시 : 혼합 모델로 열 저장 옵션네, 바로 그 일을 할 것입니다!
다시 : 혼합 모델로 열 저장 옵션JMP 커뮤니티의 위시리스트 부분에서이 기능을 제안 할 수 있습니다.
다시 : 혼합 모델로 열 저장 옵션안녕 GM,
예, 그렇습니다. 그런 임의적 효과의 표준 오류를 추출 할 수는 있지만, 제가 찾고있는 것은
잔차 및 예측 된 값의 표준 오차. 나는 여기 같은 정보라고 생각하지 않습니다.
다시 : 혼합 모델로 열 저장 옵션이 detailled 대답을 위해 카메론 감사합니다, 나는 그것을 테스트합니다!
그러나 실제로 우리가 원하는 것을 얻는 것은 쉬운 방법이 아닙니다. 열 저장 메뉴에서 직접 사용할 수없는 이유가 궁금합니다.
다시 : 혼합 모델로 열 저장 옵션Personality = Standard Least Squares 및 Method = REML을 사용하여 Fit Model 플랫폼을 사용하여 무작위 효과를 계산하면 표준 오차가 포함 된 임의 효과 예측 테이블에서 데이터 테이블을 만들어 임의 효과의 표준 오차를 추출 할 수 있습니다. 혼합 모델 특성은 보고서의 임의 효과 계수와 함께 표준 오류를 출력하지 않습니다.
다시 : 혼합 모델로 열 저장 옵션네가 옳아. 이봐. JMP Pro에 액세스 할 수 없으므로 체크 아웃 할 수는 없지만 표준화 된 조건부 잔여를 보고서에서 직접 계산하는 데 필요한 모든 구성 요소를 얻을 수 있다고는 생각하지 않습니다. PredSE 열은 Vec Quadratic ()의 두 번째 인수로 X 행렬을 제공하며 보고서는 MSE를 제공합니다. G와 Z를 구성해야합니다.
다음과 같이 Z를 얻을 수 있습니다.
Design Nom( :RandomEffectCol << Get Values, {list of levels}) 무작위 효과가 여러 개인 경우이를 함께 연결할 수 있습니다.
G를 얻으려면 선택한 상관 관계 구조에 따라 달라집니다. 오프 대각성에있는 모든 0을 가진 간단한 상관 구조를 가지고 있다면, 당신은 분산 성분의 벡터에 항등 행렬을 곱하여 G를 만들 수 있습니다.
X, G, Z, MSE가 있으면 오류 행렬의 분산을 다음과 같이 계산할 수 있습니다.
n = N Row(dt);
V = Z*G*Z` + MSE*Identity(n);
K = Identity(n) - Z*G*Z`*Inv(V);
Q = X*Inv(X`*Inv(V)*X)*X`;
Var_e = K*(V-Q)*K`;
거기에서 Var_e의 대각선 요소의 sqrt를 취하여 조건부 잔차에 대한 조건부 표준 오류를 얻습니다. 나는 JMP가 행렬의 대각선 요소를 반환하는 함수를 가지고 있다고 생각하지 않는다. 그러나 여기에 트릭을 수행 할 간단한 함수가있다.
getDiag = function({X},
n = ncol(X);
diags = {};
for(i=1, i<=N Col(X),i++,
Insert Into(diags,X[i,i])
)
);그게 많은 노력! 미안, 나는 쉬운 길을 알고 있었으면 좋겠어.
다시 : 혼합 모델로 열 저장 옵션카메론에 감사드립니다.
그러나 Std Err of residuals를 저장했다면 조건부 잔차가 아닌 임의의 효과를 포함하는 것과 관련이 있다고 생각합니다. 잔여의 조건부 표준 오차를 저장하는 것은 불가능한 것처럼 보입니다. 우리는 모자 값을 기반으로 계산을 다시 할 수 있다고 생각하지만 문제는 동일합니다. 아마도 "기본 잔차"에 연결되어있을 것입니다.
다시 : 혼합 모델로 열 저장 옵션조건부 나머지를 표준 오류로 나누어 학생화 할 수 있습니다. 두 열을 모두 테이블에 저장 한 다음 열 수식을 사용하여 학생화 된 값을 계산합니다. 나는 Std Error Pred Formula로 당신을 도울 방법을 즉시 알지 못합니다.
