내 모델(ZI 음이항)의 예측 값이 모두 같은 이유는 무엇입니까?그래서 저는 부풀려진 0이 아닌 음이항 모델을 많이 가지고 있고 그것들을 그래프로 나타내기 위해 예측값을 저장하고 있습니다. 그러나 중요한 요소가 없는 모델의 경우 값이 모두 동일합니다. 왜 이런거야? 중요하지 않더라도 적어도 어떤 종류의 추세가 있어야 하지 않습니까? 유사하게, 내 모델 중 하나는 중요한 상호 작용(차단 요인과 주요 연속 요인 사이)을 가졌습니다. 블록 중 하나는 모두 동일한 값을 갖고 다른 블록은 추세를 나타냅니다.
내가 왜 이걸 보고 있지?
편집: 또한 모든 메트릭이 동일한 추세를 보이는 것 같습니다. 그것이 완전히 불가능하지는 않다는 것을 알지만, 그것들이 거의 모두 똑같다는 것이 이상하게 보입니다. 이것이 음의 이항 분포를 사용하는 것과 관련이 있습니까?
Re: 내 모델(ZI 음이항식)의 예측값이 모두 같은 이유는 무엇입니까?이해합니다. 과분산 매개변수를 포함하는 것이 많은 도움이 된다고 생각합니다. 그렇더라도 유의한 편차는 이 모형을 사용하기로 선택한 경우 모수 및 평균 반응의 편향된 추정치를 수락해야 함을 의미합니다. 선형 예측자는 데이터 세트가 추정을 지원하는 경우 거듭제곱 및 교차 항과 같은 변환을 포함할 수 있습니다. 예를 들어 수준이 두 개뿐인 계량형 예측 변수가 있는 경우 검정력을 포함할 수 없습니다.
모델은 사용 가능한 데이터에 의해 제한될 수 있습니다.
Re: 내 모델(ZI 음이항식)의 예측값이 모두 같은 이유는 무엇입니까?답장을 보내 주셔서 감사합니다. 유의한 편차 테스트가 있는 경우 이 편향을 해결하기 위한 적절한 다음 단계는 무엇입니까? 내 Pearson 및 Deviance Prob>ChiSq는 포함된 예측 변수/공변량에 상관없이 중요합니다.
편집: JMP에서 제공하는 도움말 책에는 유의한 편차 테스트가 있는 경우 "모델에 고차 항을 추가하거나, 더 많은 공변량을 추가하거나, 분포를 변경하거나, (특히 포아송 및 이항의 경우) 과대산포 매개변수를 추가합니다." 분포를 변경하는 것 외에는 이러한 다른 옵션을 실제로 추구할 수 없습니다.
Re: 내 모델(ZI 음이항식)의 예측값이 모두 같은 이유는 무엇입니까?모델 적합 대화 상자의 확인란은 분산 매개변수와 분산 테스트 모두에 대한 것입니다. 분산이 중요하지 않다고 판단되면 이 옵션을 선택 취소한 후 모델을 다시 실행하십시오. 그렇지 않으면 추가 과산포 매개변수가 있는 테스트와 모델을 모두 얻습니다.
전체 모델 테스트는 모델과 축소된 모델 간의 우도 비율 테스트를 기반으로 합니다. 모형이 전체적으로 주변 분포(절편을 제외한 모든 항에 독립적인 응답)와 비교하여 유의한지 여부를 결정하는 옴니버스 검정입니다. 일반적으로 이 검정이 유의하기를 바랍니다!
그만큼 일탈 테스트 모델과 포화 모델 . 포화 모델은 완벽하게 적합합니다. 편견 . 이탈도 테스트는 모델이 편향되어 있는지 여부를 결정하는 옴니버스 테스트입니다. 우리는 일반적으로 이 테스트가 중요하지 않기를 바랍니다! 그것은 일종의 적합성 부족 GLM 및 기타 관련 모델에 대한 테스트.
Re: 내 모델(ZI 음이항식)의 예측값이 모두 같은 이유는 무엇입니까?고마워 마크. 명확히 하기 위해 검정의 유의한 p-값은 과대산포를 나타냅니다. 그런 다음 모델에 과대산포 매개변수를 자동으로 추가합니까? 아니면 필요한 매개변수의 크기만 추정합니까?
편집: 또한 적합도 검정의 편차 매개변수는 무엇을 의미합니까?
Re: 내 모델(ZI 음이항식)의 예측값이 모두 같은 이유는 무엇입니까?나중에 블록에 대한 설명을 공부하겠습니다. 지금은 딱 맞는 성격에 대한 질문에 답하겠습니다.
일반화 회귀에서도 과분산 옵션을 찾을 수 없지만 급했습니다. 일반화 선형 모델 특성에서 사용할 수 있습니다.
대화 상자의 왼쪽 상단 모서리에 있는 선택 사항을 확인하십시오.
모델 실행 결과에는 과산포(테스트)의 필요성과 모수 추정치에 대한 정보가 포함됩니다.
적합도 보고서의 피어슨 카이 제곱은 검정이고 매개변수 추정치는 맨 오른쪽에 있습니다.
Re: 내 모델(ZI 음이항식)의 예측값이 모두 같은 이유는 무엇입니까?답장을 보내 주셔서 감사합니다.
그것에 대해 더 많이 이야기할수록 과대산포 매개변수가 있는 포아송이 적절한 모델이 될 것이라고 생각합니다.나는 내 반응을 베르누이 시행으로 간주하지 않을 것입니다. 나는 성공/실패(즉, 계란/계란 없음)에 관심이 있는 것이 아니라 각 처리에서 계란의 수에 관심이 있습니다. JMP에서 포아송 모델에 과대산포 매개변수를 추가하려면 어떻게 해야 합니까? Generalized Regression Personality에 옵션이 표시되지 않습니다. 일반화 선형 모델 성격의 어딘가에 있습니까?
기회 영역에 대한 설명에 감사드립니다. 기회 영역은 연구 전반에 걸쳐 일관됩니다. 암초는 같은 수의 둥지와 같은 크기입니다. 모든 둥지의 크기도 동일합니다.
내 실험 설계는 환경의 공간적 이질성을 처리하기 위해 블록을 통합했습니다. 연구의 현장 조작 부분 동안 블록이 설정되었습니다. 이 시점에서 추가할 수 있는 것이 아닙니다(물론 내 분석에서 제거할 수 있음). 하나의 블록에는 각 처리의 단일 복제가 포함됩니다. 나는 10가지 다른 치료법(즉, 성비)을 가지고 있습니다. 각 암초에는 단일 치료/성 비율이 있습니다. 각 블록에는 10개의 암초(예: 10가지 트리트먼트)가 있습니다. 총 2개의 블록과 20개의 암초가 있습니다. 플롯을 보면 각각 다른 성비에서 블록 1의 암초와 블록 2의 암초가 있음을 알 수 있습니다.
내 주요 예측 변수와 내 블록 사이의 중요한 상호 작용은 작업에 숨어 있는 변수가 있다는 것을 의미하며... 우리는 그것이 무엇인지 반드시 알 필요는 없습니다.나는 해양 생태학의 필드 조작이 시끄럽기로 악명 높다고 주장합니다. 차단은 이러한 노이즈를 최소화하기 위한 한 가지 방법입니다.
그것이 일을 정리하기 시작하기를 바랍니다. 무리 감사. 감사합니다.
Re: 내 모델(ZI 음이항식)의 예측값이 모두 같은 이유는 무엇입니까?음이항 분포 모델은 사실 과산포가 있을 때 유용하지만 모든 모델에는 목적과 일련의 가정이 있습니다. Bernoulli 시행에는 두 가지 결과가 있으며 두 결과를 모두 관찰해야 합니다. 계란을 성공으로 간주한다면 실패(계란 아님)는 어떻게 계산합니까?
과산포 매개변수가 있는 포아송 분포 모델을 사용할 수 있으므로 음이항 분포 모델의 유연성을 잃지 않습니다. 상황에 맞는 가정을 가진 모델의 이점을 얻습니다.
그만큼 기회의 영역 의 중심 개념이다. 계산 과정 . 예를 들어 특정 고속도로에서 매주 발생하는 사고 수를 계산할 수 있으며 이 경우 일주일이 기회 영역입니다. 외과에서 병상 100개당 포도상구균 감염 수를 계산할 수 있는데, 이 경우 100개 병상이 기회 영역입니다. 다음은 개수를 모델링하거나 변경 사항을 테스트하는 동안 기회 영역이 일정하게 유지되는 예입니다. 다른 한편으로, 여러 다른 고속도로(다른 길이, 다른 종류의 교통량 및 교통량)에서 사고 수를 세거나 여러 다른 병원(다른 병상 수, 다른 부서 및 전문), 각 카운트에 대한 기회 영역이 다릅니다. 기회 영역을 측정하고 이를 포아송 로그 선형 모델에 로그 오프셋으로 추가해야 합니다. 당신은 암초당 알을 세었다고 합니다. 연구에 포함된 모든 암초가 동일한 기회 영역을 제공합니까? 그렇지 않다면 그들의 다양한 기회 영역을 어떻게 결정합니까?
나는 당신이 의미하는 바에 대해 아직 명확하지 않습니다 차단하다 . 단순히 전체 디자인을 복제한 것입니까? 그렇다면 상호 작용 효과는 실제로 다음이 있음을 의미합니다. 숨어있는 변수 또는 숨겨진 요소 무작위 효과(복제 분산)가 아닙니다.귀하의 상황에서 다른 블록을 얻거나 다른 블록을 만들려면 어떻게 해야 합니까? 나는 "공간적 이질성"에 의해 당신이 산호초 사이의 차이를 언급하고 있다고 가정합니다. 그러나 그것은 귀하의 무작위 오류(샘플링 오류)가 아닙니까? 그렇다면 고정 효과(상호 작용)로 모델링해서는 안 됩니다.
이러한 세부 사항 중 일부를 분류한 후 플롯에 대해 논의할 수 있습니다.
Re: 내 모델(ZI 음이항식)의 예측값이 모두 같은 이유는 무엇입니까?
네가 옳아. 나는 평균 응답이 내 예측 값이 아닌 내 관찰 값을 기반으로 한다고 가정하고 있다고 생각합니다(내 " 예측 포럼". 도). 돌이켜보면 응답이 절편일 때 왜 일정한 값을 받는지 알 수 있습니다. 이 시점까지 내 작업의 대부분은 정규 분포를 다루었으며 예측된 값을 사용하여 내가 할 수 있는 한 최선을 다해 내 관찰된 값에 선을 맞추려고 했습니다(선형 회귀와 유사). 나는 여전히 많은 것을 오해하고 있다고 확신하지만 왜 내가 문제가 있는지 이해하기 시작했습니다.
내 대답은 실제로 총 계란 수입니다. 나는 원래 포아송 모델을 이전에 사용했지만 사람들은 내가 과대산포를 다루는 것처럼 보이기 때문에 음의 이항 분포를 사용하도록 권장했습니다. 내 모델에 성공 또는 실패에 대한 정의가 있다고 반드시 말할 필요는 없습니다. 계란의 존재가 "성공"으로 간주되지 않는 한 궁극적으로 내가 관심을 갖는 것은 아니지만. 따라서 포아송 분포를 사용해야 한다는 당신의 말이 맞다고 확신합니다. JMP에서 포아송 모델에 과대산포 매개변수를 적용할 수 있습니까? "기회 영역"이 의미하는 바를 명확히 해 주시겠습니까?
내 상황의 블록은 공간 이질성을 처리하기 위해 그 안에 있는 모든 처리(무작위)의 단일 복제본을 가집니다. 불행히도 내 모델에는 두 개의 블록만 있었습니다(공간과 자금에 의해 제한됨).
내 패널의 플롯 A부터 E는 총 알 수(암초당), 1인당 암컷, 1인당 수컷, 둥지당 알 생산량, 클러치당 알 생산량의 5가지 다른 메트릭을 나타냅니다. 본질적으로 그들은 내 종의 번식 결과를 보는 모든 다른 방법입니다. 추세선이 있는 도표는 중요합니다. 플롯 A, D 및 E는 모두 중요한 상호 작용(성비 * 블록, 내 연구에서 남성 비율과 성비 비율을 같은 의미로 사용함)이 있었지만 선택 후 다른 것은 없었습니다. Plot C에서는 성비가 중요했습니다. 응답의 척도는 다르지만 5개 플롯 모두에서 계란 수입니다.
정말, 정말 지금까지 보내주신 모든 의견에 감사드립니다. 귀하의 답변이 정리되었습니다 많은 나를 위한 것들. 감사합니다!
Re: 내 모델(ZI 음이항식)의 예측값이 모두 같은 이유는 무엇입니까?이는 JMP에서 일반화된 회귀의 제한 사항이 아닙니다. 플롯은 다음에 대한 모델로 사용한 함수의 그래프를 보여줍니다. 평균 응답 . 일반적으로 중요한 요소가 없는 경우 다음과 같이 보입니다. 와이 = 비 . 비 상수 항 또는 요격 . 예측이 항상 다음과 같을 때 예측 평균이 추세를 보일 것이라고 기대하는 이유는 무엇입니까? 비 ?
나는 당신의 반응이 총 수 . 음이항 분포 모델은 일반적으로 일련의 독립적인 베르누이 시행 . 의 수를 모델링합니다. 성공 지정된(무작위) 수 이전에 일련의 독립적이고 동일하게 분포된 베르누이 시행에서 실패 발생합니다. 귀하의 상황에서 성공과 실패의 정의는 무엇입니까? 카운트 데이터는 일반적으로 적절한 가정이 있는 푸아송 분포로 더 잘 모델링됩니다. 이 단일 매개변수 모델은 과분산 매개변수로 보강될 수 있으며 기회 영역이 일정하지 않은 경우 로그 오프셋을 포함할 수 있습니다.
귀하의 상황에서 블록의 정의는 무엇입니까? 연구에서 얼마나 많은 차단이 발생했습니까?
의 의미는 무엇입니까 ㅏ ~을 통해 이자형 일련의 음모에서?
Re: 내 모델(ZI 음이항식)의 예측값이 모두 같은 이유는 무엇입니까?안녕 마크,
답장을 보내 주셔서 감사합니다. 평균 응답 모델을 실행하고 있습니다. 하나의 데이터 세트는 제로 팽창 음이항 모델로 실행되고 다른 데이터 세트는 음이항 모델로 실행됩니다.
내 무지를 용서하십시오(저는 JMP의 음수 이항식과 일반화된 회귀 도구에 익숙하지 않습니다). 하지만 왜 평균 응답 모델은 예측 값에 대한 상수만 제공합니까? 어떤 중요한 요인? 모델이 중요하지 않더라도 내가 분명히 보고 싶은 경향이 있을 수 있습니다. 이것이 JMP의 일반화된 회귀 도구의 제한 사항입니까?
"예측 수식 저장" 기능을 사용하는 것은 주로 모델을 그래프로 표시하는 방법이었습니다. 중요하지 않은 모델에서 내 예측 값에 대한 이러한 상수를 보고 있는 곳입니다.
내 설계의 빠른 요약은 차단 요인이 있는 연속 예측 변수(성비)입니다. 내 예측 변수가 어종의 번식 산출량에 어떤 영향을 미치는지 살펴보고 있습니다. 내 모델을 실행할 때 성비, 차단 요인 및 둘 사이의 상호 작용을 사용하고 있습니다. 또한 내 암초(내 복제물)에 있는 남성과 여성 개인의 평균 크기를 공변량으로 포함했습니다. 모델 피팅을 위해 Forward Selection과 AICc를 사용했습니다.
내 모델 중 하나의 출력 예를 포함했습니다(이 특정 모델은 개별 산호초의 총 생산량을 보고 있습니다). 또한 이 특정 모델에 대한 결과 패널도 포함했습니다. 그림 A는 이 분석과 관련된 패널입니다. 수치는 SigmaPlot에서 만들었지만 제 JMP 분석에서 예측한 값을 사용하여 만들었습니다.
차단 요인과의 상호 작용을 모델링하지 않는 것에 대한 주장을 확실히 이해합니다. 이유야 어찌됐든 제 분야(해양생태학)에서는 매우 흔해서 그렇지 않으면 이상할 것 같습니다.
답장을 보내 주셔서 감사합니다. 도움을 주시면 대단히 감사하겠습니다. 더 많은 출력 및/또는 설명을 보고 싶다면 알려주십시오.
Re: 내 모델(ZI 음이항식)의 예측값이 모두 같은 이유는 무엇입니까?어떤 모델? Life Distribution에서 사용하는 것과 같은 배포 모델입니까? 일반화 회귀에서 사용되는 것과 같은 평균 응답 모델입니까?
음모를 꾸미고 싶습니까? 모델을 열 수식으로 저장한 다음 그래프 빌더를 사용합니다. 함수의 그래프를 그릴 것입니다.
평균 응답에 대한 모델은 유의미한 독립 변수/요인/예측 변수/특징(절편만)이 없는 경우 상수가 됩니다.
상호 작용 효과가 있는 경우 정의에 따라 한 요인(예: 블록)의 효과는 다른 요인(예: 연속 요인)의 수준에 따라 달라집니다. (그런데, 그런 상호 작용을 모델링하고 싶으신가요? 일반적으로 철학적이고 현실적인 이유로 차단 요인과의 상호 작용을 모델링하지 않습니다.)
요청하신 디자인, 데이터 및 출력을 공유할 수 있습니까? 상상력이 풍부하긴 한데 그게 잘 안되네요.
Re: 내 모델(ZI 음이항식)의 예측값이 모두 같은 이유는 무엇입니까?누구나? 끊임없는 답변에 죄송합니다. 내 논문에 대한 많은 분석이 이것에 달려 있습니다.
Re: 내 모델(ZI 음이항식)의 예측값이 모두 같은 이유는 무엇입니까?충돌.
