JMP 서술 회귀 출력<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />여러분 안녕하세요
나는 JMP 10을 사용하여 모델을 맞추려고 노력하고 있으며 결과가 혼란 스럽다.
세 가지 범주로 구성된 서수 종속 변수가 있습니다. 관심사의 주요 독립 변수는 5 개 카테고리 이상으로 분리되어 있습니다! 이 IV 이외에도 몇 가지 다른 IV가 있습니다. 일부는 개별적이고 일부는 연속적입니다.
Fit 모델 모듈을 사용하여 모델을 실행했습니다. 첫째, 관심있는 주요 IV 만 테스트했고 이상한 일이 발생했습니다. JMP는 더미 변수를 만들었으므로 마지막 카테고리는 컨트롤로 유지됩니다. 모델은 유의하지 않았고, P = 0.1134 (전체 모델 테스트) 였지만, 하나의 더미 변수가 실제로 유의했다 (P = 0.036). 일반화 된 R square는 0.01이고, 엔트로피 R square는 0.009이며, 훈련 오 분류 율은 35 %입니다 (따라서 어떤 테스트 세트도 좋지 않습니다). 모든 표시는 결과가 주일임을 보여 주지만, 하나의 IV (이 경우 더미 수준)가 유의미하지 않은 동안 전체 모델이 중요하지 않다고 어떻게 설명 할 수 있습니까? 모든 IV가 같은 더미의 레벨이기 때문에 상관 관계는 없습니다!
그런 다음 두 개의 연속 IV를 추가하려고했습니다. 둘 모두 매우 유의했다 (P = 0.0015, P = 0.0126). 그러나 일반화 된 R square는 여전히 약 5 %입니다. 교차비는 1.16과 0.9입니다. 롤 플레이를 변경하고 DV로이 IV 그룹의 상자 플롯을 몇 개 만들었을 때 흥미로운 차이점이 없다고 전문가는 생각하지 않았습니다. 샘플 크기가 411인데, 큰 샘플 크기가 낮은 P 값을 초래할 수 있습니까? 아니면 유형 1 오류입니까? 그들이 의미가 없다는 느낌을 받았을 때, 매우 중요한 결과를 어떻게 설명 할 수 있습니까?
고맙습니다 !
재 : JMP 서술 회귀 출력뭐였 어 " 기묘한 "첫 번째 모델에 대한 첫인상에 대해?
첫 번째 예측 변수가 명목인가 아니면 서수인가?
전체 모델 및 개별 효과 테스트는 개별 매개 변수 추정에 대한 테스트와 동일하지 않습니다. 전반적인 용어가 중요하지 않은 반면 (즉,이 용어가있는 모델과없는 모델 사이의 차이는 중요하지 않음) 한 수준과 관련된 중요한 매개 변수 (예 : 0과 다른 추정치)가있을 수 있습니다. 따라서 최소 5 개 수준의 예측 변수는 중요한 추정치를 산출하는 하나의 수준을 포함 할 수 있지만 전체적으로 그 용어는 중요하지 않습니다. 또한 하나의 데이터 샘플을 사용하는 수많은 테스트에서 매개 변수 추정의 중요한 테스트를위한 유형 I 오류가있을 수도 있습니다.
귀하의 응답은 단일 명사 예측 자 이상의 영향을받을 수 있으므로 단일 예측자를 사용한 초기 적합은 중요하지 않을 수 있습니다. 0.05의 샘플 R 제곱은 서수 응답과 함께 드문 경우가 아닙니다. 개별 레벨의 빈도가 매우 다른가요? 상당한 적합감이 없었습니까?
당신이 ' 롤 플레이를 바꿨다. '당신이 같은 변수의 X와 Y 역할을 뒤집 으면, 그것들 사이의 연관성은 그 역할이 무엇이든 관계없이 남아 있습니다. 왜냐하면 오류가 Y 역할만으로 가정되기 때문에 수치 결과가 바뀔 것입니다.
당신이 ' 그것은 흥미로운 차이가 없다고 전문가는 생각하지 않았습니다. '효과가 발음되지 않았다는 것이 견적에 의해 전달 된 인상과도 일치한다고 생각합니다. 충분한 데이터 샘플을 사용하면 작은 효과에 대한 중요한 매개 변수 추정치를 찾을 수 있습니다. 오즈 비율은 1의 null 값 (연관 없음)과 비교하여 크지 않지만 피 (I 형 오류율 0.05).
이 응답의 효과가 이전 모델 중 어느 것에 의해서도 아직 설명되지 않았을 가능성이 있습니까?
