¿Por qué mis valores pronosticados para mi modelo (binomial negativo ZI) son todos iguales?Por lo tanto, tengo una serie de modelos binomiales negativos inflados con ceros y quiero graficarlos, así que he estado guardando los valores predichos. Sin embargo, para los modelos que no tienen factores significativos, los valores son todos iguales. ¿Por qué es esto? ¿No debería haber al menos algún tipo de tendencia, incluso si no es significativa? De manera similar, uno de mis modelos tuvo una interacción significativa (entre mi factor de bloqueo y mi factor continuo principal). Uno de los bloques tiene todos los mismos valores, mientras que el otro bloque muestra una tendencia.
¿Por qué estoy viendo esto?
Editar: Además, parece que todas mis métricas tienen exactamente la misma tendencia. Si bien sé que eso no es completamente imposible, parece extraño que casi todos sean exactamente iguales. ¿Tiene esto algo que ver conmigo usando una distribución binomial negativa?
Re: ¿Por qué mis valores predichos para mi modelo (binomial negativo ZI) son todos iguales?Entiendo. Creo que incluir el parámetro de sobredispersión ayuda mucho. Aun así, la desviación significativa significa que debe aceptar estimaciones sesgadas de los parámetros y la respuesta media si elige utilizar este modelo. El predictor lineal puede incluir transformaciones como potencias y términos cruzados si el conjunto de datos respalda su estimación. Si tiene un predictor continuo con solo dos niveles, no puede incluir potencias, por ejemplo.
Su modelo puede estar limitado por los datos disponibles.
Re: ¿Por qué mis valores predichos para mi modelo (binomial negativo ZI) son todos iguales?Gracias por la respuesta Marcos. Si tengo una prueba de desviación significativa, ¿cuáles serían los siguientes pasos apropiados para abordar este sesgo? Tanto mi Pearson como Deviance Prob>ChiSq son significativos sin importar qué predictores/covariables se incluyan.
Editar: los libros de ayuda provistos en JMP indican que si tengo una prueba de desviación significativa, "es posible que deba agregar términos de orden superior al modelo, agregar más covariables, cambiar la distribución o (especialmente en casos de Poisson y binomial) considerar agregando un parámetro de sobredispersión". Además de cambiar la distribución, realmente no puedo seguir ninguna de estas otras opciones.
Re: ¿Por qué mis valores predichos para mi modelo (binomial negativo ZI) son todos iguales?La casilla de verificación en el cuadro de diálogo Ajustar modelo es tanto para el parámetro de dispersión como para la prueba de dispersión. Si decide que la dispersión no es significativa, vuelva a ejecutar el modelo después de desmarcar esta opción. De lo contrario, obtiene tanto la prueba como un modelo con el parámetro de sobredispersión adicional.
La prueba del modelo completo se basa en una prueba de razón de verosimilitud entre su modelo y el modelo reducido. Es una prueba ómnibus para decidir si el modelo, como un todo, es significativo en comparación con la distribución marginal (respuesta independiente de todos los términos excepto el intercepto). ¡Generalmente esperamos que esta prueba sea significativa!
El prueba de desviación se basa en una prueba de razón de verosimilitud entre su modelo y el modelo saturado . El modelo saturado es un ajuste perfecto, es decir, sin inclinación . La prueba de desviación es una prueba ómnibus para decidir si el modelo está sesgado. ¡Generalmente esperamos que esta prueba no sea significativa! es una especie de falta de ajuste prueba para el GLM y otros modelos relacionados.
Re: ¿Por qué mis valores predichos para mi modelo (binomial negativo ZI) son todos iguales?gracias marca Solo para aclarar, un valor p significativo para la prueba indica una dispersión excesiva. ¿Y luego agrega automáticamente un parámetro de sobredispersión al modelo? ¿O simplemente estima la magnitud del parámetro necesario?
Editar: Además, ¿qué significa el parámetro Desviación en la prueba de Bondad de ajuste?
Re: ¿Por qué mis valores predichos para mi modelo (binomial negativo ZI) son todos iguales?Estudiaré tu explicación de los bloques más tarde. Por ahora, solo responderé la pregunta sobre la personalidad adecuada.
Tampoco puedo encontrar una opción de sobredispersión en Regresión generalizada, pero tenía prisa. Está disponible en la personalidad Modelos Lineales Generalizados:
Tenga en cuenta las selecciones en la esquina superior izquierda del cuadro de diálogo.
Los resultados de ejecutar el modelo incluyen información sobre la necesidad de sobredispersión (prueba) y la estimación del parámetro:
El Chi cuadrado de Pearson en el informe Bondad de ajuste es la prueba y la estimación del parámetro se encuentra en el extremo derecho.
Re: ¿Por qué mis valores predichos para mi modelo (binomial negativo ZI) son todos iguales?Gracias por la respuesta Marcos.
Cuanto más hablamos de ello, más pienso que un Poisson con un parámetro de sobredispersión sería el modelo apropiado.No consideraría mi respuesta como un juicio de Bernoulli. No me preocupa el éxito/fracaso (es decir, huevos/sin huevos) sino la cantidad de huevos en cada tratamiento. ¿Cómo haría para agregar un parámetro de sobredispersión a un modelo de Poisson en JMP? No veo una opción en la personalidad de regresión generalizada. ¿Estaría en algún lugar de la personalidad del Modelo Lineal Generalizado?
Gracias por la aclaración sobre el área de oportunidad. El área de oportunidad es consistente a lo largo del estudio. Los arrecifes son todos del mismo tamaño con el mismo número de nidos. Todos los nidos son del mismo tamaño también.
Mi diseño experimental incorporó bloques para lidiar con la heterogeneidad espacial en el entorno. Los bloques se establecieron durante la parte de manipulación de campo del estudio; no son algo que pueda agregar en este momento (aunque, por supuesto, puedo eliminarlos de mis análisis). Un bloque contiene una sola réplica de cada tratamiento. Tengo 10 tratamientos diferentes (es decir, proporciones de sexo); cada arrecife tiene una sola relación tratamiento/sexo. Cada bloque tiene 10 arrecifes (es decir, 10 tratamientos). Tengo 2 bloques y 20 arrecifes en total. Si observa las gráficas, puede ver que en cada proporción sexual diferente hay un arrecife del bloque 1 y un arrecife del bloque 2.
Tienes razón en que una interacción significativa entre mi predictor principal y mis bloques significa que hay alguna variable oculta en el trabajo... y no necesariamente sabemos cuál es.Yo diría que las manipulaciones de campo en ecología marina son notoriamente ruidosas. El bloqueo es una forma en que tratamos de minimizar ese ruido.
Espero que eso empiece a aclarar las cosas. Gracias un montón. Lo aprecio.
Re: ¿Por qué mis valores predichos para mi modelo (binomial negativo ZI) son todos iguales?De hecho, un modelo de distribución binomial negativa es útil cuando hay una dispersión excesiva, pero cada modelo tiene un propósito y un conjunto de suposiciones. Un ensayo de Bernoulli tiene dos resultados y es necesario observar ambos resultados. Si considera un huevo como un éxito, ¿cómo cuenta el fracaso (no huevo)?
Puede utilizar un modelo de distribución de Poisson con un parámetro de dispersión excesiva para no perder la flexibilidad del modelo de distribución binomial negativo. Obtiene el beneficio de un modelo con supuestos que coinciden con su situación.
El area de oportunidad es un concepto central de la proceso de conteo . Por ejemplo, podría contar el número de accidentes por semana en una carretera específica, en cuyo caso una semana es el área de oportunidad. Podría contar el número de infecciones por Staphylococcus por cada 100 camas de hospital en el departamento de cirugía, en cuyo caso 100 camas es el área de oportunidad. Estos son ejemplos en los que el área de oportunidad permanece constante mientras modelo recuentos o pruebo cambios. Por otro lado, si contara el número de accidentes en muchas carreteras diferentes (diferente longitud, diferentes tipos de tráfico y cargas de tráfico) o contara el número de infecciones por Staphylococcus que ocurren en muchos hospitales diferentes (diferente número de camas, diferentes departamentos y especialidades), entonces varía el área de oportunidad de cada cargo. Necesito medir el área de oportunidad y agregarla al modelo lineal logarítmico de Poisson como compensación logarítmica. Dices que cuentas los huevos por arrecife. ¿Todos los arrecifes incluidos en el estudio ofrecen la misma área de oportunidad? Si no, ¿cómo determina sus diferentes áreas de oportunidad?
Todavía no tengo claro lo que quieres decir con un bloquear . ¿Es simplemente una réplica de todo el diseño? Si es así, entonces un efecto de interacción realmente significa que hay una variable al acecho o factor oculto en el trabajo, no solo un efecto aleatorio (varianza replicada).¿Cómo obtengo otro bloque o hago otro bloque en su situación? Supongo que por "heterogeneidad espacial" te refieres a las diferencias entre los arrecifes. ¿Pero no es ese solo su error aleatorio (error de muestreo)? Si es así, no debe modelarlo como un efecto fijo (interacción).
Después de resolver algunos de estos detalles, podemos discutir las tramas.
Re: ¿Por qué mis valores predichos para mi modelo (binomial negativo ZI) son todos iguales?
Tienes razón. Creo que estaba asumiendo que la respuesta media se basaría en mis valores observados en lugar de mis valores predichos (a pesar de guardar mi " Predicción foro". Doh). En retrospectiva, veo por qué obtengo valores constantes cuando mi respuesta es la intercepción. La gran mayoría de mi trabajo hasta este momento se ha ocupado de distribuciones normales y supongo que estaba tratando de usar los valores pronosticados para ajustar una línea a mis valores observados lo mejor que pude (similar a una regresión lineal). Estoy seguro de que todavía estoy malinterpretando mucho de esto, pero estoy empezando a ver por qué tengo problemas.
Mi respuesta es, de hecho, el recuento total (de huevos). Si bien originalmente había usado un modelo de Poisson antes, la gente había recomendado usar una distribución binomial negativa ya que parece que estoy lidiando con una dispersión excesiva. No diría necesariamente que tengo una definición de éxito o fracaso en mi modelo. A menos que la presencia de huevos se considerara un "éxito", aunque en última instancia eso no es realmente lo que me interesa. Entonces, estoy seguro de que tiene razón en que probablemente debería usar una distribución de Poisson. ¿Es posible aplicar un parámetro de sobredispersión a un modelo de Poisson en JMP? ¿Le importaría aclarar qué quiere decir con "área de oportunidad".
Un bloque en mi situación tiene una sola réplica de todos mis tratamientos dentro (aleatorizados) en un intento de lidiar con la heterogeneidad espacial. Desafortunadamente, solo tenía dos bloques en mi modelo (estaba limitado por el espacio y la financiación).
Las gráficas A a E en mi panel representan las 5 métricas diferentes que estoy viendo: conteo total de huevos (por arrecife), hembras per cápita, machos per cápita, producción de huevos por nido y producción de huevos por puesta. Esencialmente, todas son formas diferentes de ver el rendimiento reproductivo en mi especie. Las parcelas con una línea de tendencia son significativas. Las parcelas A, D y E tuvieron una interacción significativa (proporción de sexos * bloque; proporción de machos y proporción de sexos se usan indistintamente en mi estudio), pero nada más después de la selección. Solo la proporción de sexos fue significativa para la parcela C. La escala de la respuesta difiere, pero en las 5 parcelas es el conteo de huevos.
En serio en serio Agradezco todos tus aportes hasta ahora Mark. Sus respuestas han aclarado un lote de cosas para mi. ¡Gracias!
Re: ¿Por qué mis valores predichos para mi modelo (binomial negativo ZI) son todos iguales?No es una limitación de la regresión generalizada en JMP. La gráfica muestra la gráfica de la función que usó como modelo para la respuesta media . Por lo general, se parece a esto en ausencia de factores significativos: Y = B . B es el término constante, o interceptar . ¿Por qué esperaría que la media pronosticada mostrara una tendencia cuando la predicción siempre es B ?
Veo que tu respuesta es conteos totales . El modelo de distribución binomial negativa generalmente se aplica a una serie de juicios de Bernoulli . Modela el número de éxitos en una secuencia de ensayos de Bernoulli independientes e idénticamente distribuidos antes de un número específico (no aleatorio) de fracasos ocurre. ¿Cuál es la definición de un éxito y un fracaso en su situación? Los datos de conteo generalmente se modelan mejor con una distribución de Poisson, que tiene suposiciones apropiadas. Este modelo de parámetro único se puede aumentar con un parámetro de dispersión excesiva y puede incluir una compensación de registro si su área de oportunidad no es constante.
¿Cuál es la definición de un bloque en su situación? ¿Cuántos bloqueos ocurrieron en su estudio?
¿Cuál es el significado de a a través de mi en la serie de tramas?
Re: ¿Por qué mis valores predichos para mi modelo (binomial negativo ZI) son todos iguales?Hola, Mark,
Gracias por la respuesta. Estoy ejecutando modelos de respuesta media. Un conjunto de datos se ejecuta como un modelo binomial negativo inflado con ceros y el otro conjunto de datos se ejecuta como un modelo binomial negativo.
Perdone mi ignorancia (no estoy tan familiarizado con los binomios negativos y la herramienta de regresión generalizada en JMP como me gustaría), pero ¿por qué el modelo para la respuesta media solo proporciona una constante para los valores predichos cuando no hay ¿Algún factor significativo? Incluso si un modelo no es significativo, aún podría haber una tendencia que es algo que definitivamente me interesaría ver. ¿Es esta una limitación de la herramienta de regresión generalizada en JMP?
El uso de la función "Guardar fórmula de predicción" ha sido principalmente la forma en que he estado graficando mis modelos. Ahí es donde he estado viendo estas constantes para mis valores predichos en modelos no significativos.
El resumen rápido de mi diseño es un predictor continuo (proporción de sexos) con un factor de bloqueo. Estoy viendo cómo mi predictor impacta la producción reproductiva de una especie de pez. Cuando ejecuto mi modelo, estoy usando la proporción de sexos, el factor de bloqueo y la interacción entre los dos. Además, he incluido el tamaño promedio de machos y hembras en mis arrecifes (mis réplicas) como covariables. Usé Forward Selection y AICc para el ajuste del modelo.
He incluido un ejemplo de los resultados de uno de mis modelos (este modelo en particular analiza la producción total en arrecifes individuales). También he incluido un panel de mis resultados para este modelo en particular; la figura A es el panel que pertenece a este análisis. Las figuras se hicieron en SigmaPlot pero se hicieron utilizando los valores predichos de mis análisis JMP.
Definitivamente entiendo el argumento para no modelar interacciones con factores de bloqueo. Sin embargo, por alguna razón, en mi campo (ecología marina), es muy común, por lo que sería inusual si no lo hiciera.
Gracias por la respuesta Mark y cualquier ayuda es muy apreciada. Avíseme si le gustaría ver más resultados y/o aclaraciones.
Re: ¿Por qué mis valores predichos para mi modelo (binomial negativo ZI) son todos iguales?¿Qué modelos? ¿Son modelos de distribución, como los que utiliza Life Distribution? ¿Son modelos de respuesta media, como los que utiliza la regresión generalizada?
¿Quieres trazarlos? Guarde el modelo como una fórmula de columna y luego use Graph Builder. Trazará la gráfica de una función.
El modelo para la respuesta media será una constante si no hay variables/factores/predictores/características independientes significativas (solo intercepción).
Si tiene un efecto de interacción, entonces, por definición, el efecto de un factor (p. ej., bloque) depende del nivel de otro factor (p. ej., factor continuo). (Por cierto, ¿estás seguro de que quieres modelar tal interacción? En general, no modelamos interacciones con factores de bloqueo por razones filosóficas y realistas).
¿Puede compartir el diseño, los datos y el resultado que está preguntando? Tengo una imaginación vívida, pero no es tan buena.
Re: ¿Por qué mis valores predichos para mi modelo (binomial negativo ZI) son todos iguales?¿Alguien? Perdón por las incesantes respuestas. Muchos de mis análisis para mi tesis dependen de esto.
Re: ¿Por qué mis valores predichos para mi modelo (binomial negativo ZI) son todos iguales?Bulto.
