%의 반응과 혼합 설계<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />응답 데이터가 포함 된 예제 혼합물 디자인을 백분율로 첨부했습니다. 표준 최소 제곱을 사용하면 0과 100 %를 벗어나는 예측을 할 수 있습니다. 응답을 0과 1 또는 0과 100으로 제한하는 방법이 없습니까? 일반화 된 선형 모델은 혼합 효과를 취할 수 없습니다.
제목 : Re : 혼합 디자인과 응답 (%예. 이제는 나에게 모두 의미가 있습니다. 마이클 고마워. 이제는 좀 더 실용적인 분석이 있습니다.
제목 : Re : 혼합 디자인과 응답 (%나는 당신의 첫 응답이 logit 변환에서 정의되지 않을 것이기 때문에 이것이라고 믿는다. log (y / [1-y]). 분모 = 0으로 끝납니다.
이걸 조정하는 것에 대해 내 메모를 보았 니? 결과를 1에 가까운 값으로 변경하십시오 (예 : 0.995). 실용적인 차이와 측정 정밀도에 대한 귀하의 인식에 의해 지원되는 것입니다.
제목 : Re : 혼합 디자인과 응답 (%원래 확률 열 (y / 100)부터 시작했습니다. 로짓 변환을 선택한 후에 모델을 실행하려고 할 때 나타나는 JMP 경고를보십시오.
제목 : Re : 혼합 디자인과 응답 (%ln 대 로그에 대한 게시물을 삭제했습니다. 비록 JMP가 함수 목록에 ln을 나열하지 않지만 수식 상자에 수동으로 입력하면 ln을 인식합니다.
다른 방법이지만 비슷한 방법은 수식 y / 100으로 정의 된 p라는 새 열을 생성하는 것입니다. 그런 다음 최소 자승 모델 대화 상자에서 Y 상자에 대해 p를 선택할 수 있으며 Y 상자에서 p를 선택하면 로짓 변환을 선택할 수 있습니다. 이것은 모델에 적합 할 때 수동으로로 짓을 풀지 않아도된다는 것을 장점으로합니다. 예를 들어, p의 수식을 직접 저장할 수 있으며, 프로파일 러는 혼합이 변경 될 때 p가 어떻게 변하는 지 직접 보여줍니다. 당신은 여전히 p = 0 또는 p = 1에 대해 무엇을해야하는지 알아 내야합니다. 모델 출력에서 자동 다시 계산을 선택하면 0 또는 100을 대체하도록 선택한 값을 변경하고 모델 변경 결과를 볼 수 있습니다.
제목 : Re : 혼합 디자인과 응답 (%또한 예측 된 변환 된 응답 (Y ')을 원시 단위 (Y)로 다시 변환하려면 다음을 수행하십시오.
Y = 100 * Exp (Y ') / (1 + Exp (Y'))
나는 당신의 모델을 돌렸을 때 두 개의 가장 큰 응답 (1 번과 12 번 실행)이 매우 큰 잔차를 가졌음을 알았습니다. 이것은 변환의 로그 특성으로 인한 것 같습니다. 100 % 응답으로 조정하면 다소 줄일 수 있습니다. 정수로보고하는 것이 정확도를 나타내는 경우 조정이 0.5 %로 증가하므로 정확도가 99.5와 99.99 사이의 차이를 만들지 않으면 실질적인 중요성이 없음을 의미합니다.
제목 : Re : 혼합 디자인과 응답 (%여기 있습니다.
Y = 0 및 Y = 100은 정의되지 않습니다 (log (0) 및 denominator = 0). 나는 이것을 ± 0.01만큼 조정한다. 측정의 민감도와 변동성과 관련 될 수있는 더 작거나 큰 조정을 사용할 수 있습니다. 조정 값이 작을수록 변환 된 값은 더 극단적입니다.
또한, 다른 응답에서 지적한대로, ln (log base e)은 JMP에 로그인합니다.
남자 이름
제목 : Re : 혼합 디자인과 응답 (%남자 이름,
수정 된 변환과 함께 샘플 파일을 다시 보낼 수 있습니까? 나는 그것에 문제가있다.
제목 : Re : 혼합 디자인과 응답 (%0과 1 사이의 결과에 대한 죄송합니다. ' = ln (y / [1-y]).
제목 : Re : 혼합 디자인과 응답 (%응답의 로짓 변환은 다음과 같이 적절할 수 있습니다. y '= ln ([y - 하한 / / 상한 - y]); 0 ~ 1 y '- ln (y / [1-y])의 결과에 대해서는, 이것은 응답 = 0 또는 1을 수용하지 않지만 y '가 경계 내에 있도록 보장합니다.
