JMP-Schätzungen im Vergleich zu manuellen Berechnungen<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hi
Ich verwende JMP, um meine eigenen Berechnungen zu überprüfen, habe aber einige Ergebnisse, bei denen ich nicht herausfinden kann, warum sie in JMP anders sind.
Ich habe ein vollständiges quadratisches Modell für eine Funktion mit fünf Variablen erstellt, aber die Parameterschätzungen für die (linearen) Haupteffekte (und den Schnittpunkt) sind in JMP viel höher als die, die ich selbst berechne. Für die quadratischen und Interaktionsterme erhalte ich die gleichen Werte.
Wenn Sie die Schätzungen von JMP verwenden, gibt das Modell nicht die richtigen Werte aus. Wenn ich meine eigenen Schätzungen verwende, wird dies der Fall sein.
Kann mir jemand eine Referenz erklären oder anleiten, die den Grund für diesen Unterschied erklärt. Ich sehe eine Logik im t-Verhältnis (an dessen Berechnung ich interessiert bin, um die Variablen zu bewerten), das für die Haupteffekte größer ist, da diese auch einen Einfluss auf die quadratischen und Wechselwirkungsterme haben, konnte aber nicht herausfinden, wie Dies beeinflusst die Berechnung des t-Verhältnisses aus den von mir verwendeten Referenzen.
Danke im Voraus
Betreff: JMP-Schätzungen im Vergleich zu manuellen BerechnungenWenn Sie Ihr Modell in JMP angepasst haben, versuchen Sie, die Vorhersageformel zu speichern. Sehen Sie sich nun diese Formel aus Ihrer Datentabelle an. Sie werden sehen, wie JMP die Codierung/Zentrierung vorgenommen hat. Wenn Sie das Modell "entschlüsseln" möchten, klicken Sie im Formeleditor auf das rote Dreieck und wählen Sie "vereinfachen".
Betreff: JMP-Schätzungen im Vergleich zu manuellen BerechnungenVielen Dank. Das habe ich inzwischen gefunden, aber das ist nur das Warum (was ich glaube zu verstehen).
Dann ist da noch das Wie, da ich meine Berechnungen manuell mache. Habe beim googeln nichts gefunden.
Betreff: JMP-Schätzungen im Vergleich zu manuellen Berechnungendas ist eine kurze erklärung:
37925 - Warum zentriert JMP® Polynome standardmäßig in Modellen?
Betreff: JMP-Schätzungen im Vergleich zu manuellen BerechnungenDanke noch einmal. Das gibt mir die richtigen Schätzungen.
Ich verstehe immer noch nicht, wie (und warum) die Berechnungen durchgeführt werden. Kennen Sie Referenzen, die erklären, wie und warum?
Betreff: JMP-Schätzungen im Vergleich zu manuellen BerechnungenVersuche dies:
Vergleichen Sie die Ergebnisse des Modells „Standard Least Squares in Fit“ mit den Ergebnissen von SAS Proc Reg
Ron
Betreff: JMP-Schätzungen im Vergleich zu manuellen BerechnungenHallo Ron
Danke für deine Antwort. Ich bin sehr neu in Statistik und all den verschiedenen Begriffen, aber wenn ich Sie richtig verstehe, beziehen Sie sich auf diskrete Variablen. Ich habe nur kontinuierliche Variablen im Modell.
Ich habe gerade einige Informationen über den allgemeinen Regressionssignifikanztest / die Methode der zusätzlichen Quadratsumme gefunden. Ist dies der richtige Weg, um die "echte" Bedeutung der Variablen zu finden? Die Bücher, die ich benutze, erwähnen nichts über Interaktionen, aber ich habe online einige Informationen gefunden, dass es nicht möglich ist, den "normalen" t-Test zu verwenden, wenn es Interaktionen gibt. Dies gilt nur, wenn die Wechselwirkungsterme Null sind.
Betreff: JMP-Schätzungen im Vergleich zu manuellen Berechnungenhallo dixib ,
Ich würde vermuten, dass dies mit der Art und Weise zu tun hat, wie JMP die Kontraste zwischen Kategorien für ordinale und nominale Faktoren konstruiert, oder mit der Polynomzentrierung, die die Standardeinstellung in der Anpassungsmodellplattform ist.
Eine Möglichkeit besteht darin, vorhergesagte Werte alternativer Berechnungen zu vergleichen, um zu sehen, ob sie unterschiedlich sind. In JMP ist es sehr einfach, den Vorhersageprofiler zum Extrahieren einiger vorhergesagter Werte zu verwenden. Wenn die vorhergesagten Werte in allen Berechnungen gleich sind, ist dies nur eine Frage der Kontraststruktur.
Beste,
Ron
