도움이 필요하다 ! - JMP의 다항 로지스틱 회귀(보고 RRR 및 클러스터링 수정)인사말,
mutinominal logistic regression (2개 이상의 범주로 결과 예측)을 실행하려고 합니다. 값 순서를 사용하여 (ref)를 선택한 다음 (분석 > 모델 적합)으로 이동한 다음 결과 변수와 예측 변수를 지정합니다. 기본 명목 회귀 옵션을 유지하고 실행을 클릭합니다.
내 질문은 다음과 같습니다.
1- 교차비(OR) 또는 상대 위험비(RRR)는 어떻게 얻습니까? 배당률은 빨간색 삼각형을 사용하는 이진 로지스틱 회귀의 옵션이지만 여기에서는 사용할 수 없습니다. 나는 여전히 다항 회귀에서 RRR을 보고하는 간행물을 읽지만 JMP에서 찾을 수 없습니다.
2- 내 모델에서 클러스터링을 조정하려면 어떻게 해야 합니까? 동일한 병원이나 시설 유형에서 온 많은 환자가 포함된 큰 데이터베이스가 있고 회귀 모델에서 이를 조정하고 싶습니다.
답변과 함께 있으면 알려주세요. 가능 비디오 튜토리얼.
도움을 주셔서 감사합니다. 감사해요
Re: 도움이 필요합니다! - JMP의 다항 로지스틱 회귀(보고 RRR 및 클러스터링 수정답장을 보내 주셔서 감사합니다. GEE일 필요는 없습니다. 내 로지스틱 회귀 모델에서 클러스터링을 조정하는 데 도움이 될 수 있는 JMP의 모든 방법도 괜찮습니다. 예를 들어 SPSS에는 GEE와 복잡한 샘플 옵션이 있습니다. 저는 가능한 경우에만 JMP를 사용하는 것을 선호합니다. 나는 그것이 더 편하고 통계학자가 아니기 때문에 일반적으로 필요한 것보다 더 많습니다.나는 여전히 누군가가 가능하다면 JMP에서 soultion으로 나를 가리킬 수 있기를 바라고 있습니다. 감사합니다
Re: 도움이 필요합니다! - JMP의 다항 로지스틱 회귀(보고 RRR 및 클러스터링 수정- 목적에 따라 Lin[Y] 공식을 사용하지 않을 것입니다. 항상 Prob[Y] 공식으로 시작합니다. 평균이 예상(확률)을 나타내도록 관심 그룹화에 대해 요약합니다. 그런 다음 배당률을 계산하고 최종적으로 배당률을 계산합니다. 이 계산은 수동으로 수행되지만 JMP에서 필요한 모든 확률을 얻으므로 수동 계산이 두 번만 더 있습니다.
- GEE는 GLM의 추가 일반화입니다. JMP는 GEE 모델을 제공하지 않지만 SAS는 제공한다는 것이 맞습니다. 이런 종류의 연구에서 그들의 인기나 이점에 대해서는 말할 수 없습니다. 저는 GEE 전문가가 아닙니다. 다른 사람이 JMP 및 JMP Pro에서 사용할 수 있는 모델 유형의 장점이나 적합성에 대해 언급할 수 있습니다.
Re: 도움이 필요합니다! - JMP의 다항 로지스틱 회귀(보고 RRR 및 클러스터링 수정휴식을 취해주셔서 감사합니다. 나는 아직도 약간의 세부 사항이 필요합니다 제발
1- 나는 당신이 말한대로했고 실제로 결과 변수의 각 범주에 대해 하나씩 Prob 열을 얻었습니다 (이는 해당 결과가 발생할 확률 인 것 같습니다). 각 결과에 대한 Lin 열도 얻었습니다 (참조 결과 제외) Lin이 어떻게 도움이 되는지 잘 모르겠습니다. Table> summery는 나에게 실제로 평균을 제공하지만 그것으로부터 배당률을 어떻게 계산합니까?. 내가 이해하더라도 이것은 모든 예측 변수를 함께 보는 것 같습니다. 이진 로지스틱 회귀에서 JMP는 P 값과 신뢰 구간인 각 예측 변수에 대한 승산비를 제공합니다. Multinominal regression에서 이것을 어떻게 얻을 수 있습니까?
2- 회귀 모델의 클러스터링을 조정하기 위해 GEE(Generlized Estimating Equations)를 사용하여 동일/유사한 데이터베이스에서 작업하는 다른 사람들을 봅니다. 내가 틀렸다면 수정해 주세요. 하지만 JMP가 GEE를 실행하지 않는다는 것을 알고 있습니다. 클러스터링이 의심되는 변수(시설 유형 또는 병원 ..와 같은)를 모델에 추가하는 것은 여기에서 GEE와 동일한 기능/효과를 갖습니까? 그렇다면 왜 다른 많은 사람들이 GEE를 귀찮게 합니까? 또한 클러스터링 보정에서 GEE와 유사한 기능이 있는 JMP에서 할 수 있는 다른 작업이 있습니까?
저는 JMP Pro 13.2.0을 사용하고 있습니다. 다시 한번 감사드립니다. 정말 감사 !
Re: 도움이 필요합니다! - JMP의 다항 로지스틱 회귀(보고 RRR 및 클러스터링 수정- 승산비와 상대 위험비는 직접 사용할 수 없지만 피팅된 모델 매개변수에서 쉽게 계산할 수 있습니다. 빨간색 삼각형을 클릭하고 확률 공식 저장을 선택합니다. 이제 확률에서 배당률을 계산하는 데 필요한 공식이 포함된 일련의 새 데이터 열이 있습니다. Lin[Y] 공식은 로짓(로그 승산)에 대한 선형 예측자입니다. Prob[Y] 공식은 로짓을 다시 확률로 변환한 것입니다. 이제 테이블 > 요약 명령을 사용하여 관심 그룹에 대한 (평균) 확률을 얻은 다음 원하는 승산비를 계산할 수 있습니다.
- 예측 변수와 마찬가지로 '클러스터링' 변수를 선형 예측 변수에 공변량으로 추가할 수 있습니다.
