％で応答する混合設計<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />応答データをパーセンテージで示した混合物の設計例を添付しました。 標準の最小二乗法を使用すると、0と100％の範囲外の予測を持つことができます。 応答を0と1または0と100に制限する方法はありませんか。 一般化線形モデルは混合効果を取ることができません。
％で応答を持つ混合設計はい。 それは今私には理にかなっています。 マイケルありがとう。 私は今より実用的な分析をしています。
％で応答を持つ混合設計これは、あなたの最初の応答がロジット変換log（y / [1-y]）で未定義になるからだと私は信じています。分母= 0になります。
この調整についての私のメモを見ましたか？（結果を1に近い値に変更してください（例：0.995;実用的な違いがないことと測定の正確さという意味でサポートされているもの）。
％で応答を持つ混合設計もともと、私は確率列（y / 100）から始めました。 ロジット変換を選択した後にモデルを実行しようとしたときに表示されるJMPアラートを見てください。
％で応答を持つ混合設計ln vs. logについてのこの投稿は削除しました。なぜなら、JMPは関数のリストにlnをリストしていませんが（lnzはリストされています）、手動で式ボックスに入力した場合はlnを認識するからです。
代わりとなるが類似のアプローチは、式y / 100によって定義される、例えばpと呼ばれる新しい列を生成することです。次に、最小二乗モデルダイアログでYボックスにpを選択し、Yボックスにpを選択するとロジット変換を選択できます。これには、モデルにフィットしたときにpに到達するために手動でロジットをほどく必要がないという利点があります。 たとえば、pの公式を直接保存することができ、プロファイラーは混合が変化したときにpがどのように変化するかを直接示します。あなたはまだp = 0またはp = 1のために何をすべきかを考え出す必要があります。モデル出力で自動再計算を選択した場合は、選択した値を0または100に置き換えてモデルの変化を確認できます。
％で応答を持つ混合設計また、予測された変換済み応答（Y '）を元の単位（Y）に戻すには、次のようにします。
Y = 100 * Exp（Y '）/（1 + Exp（Y'））
モデルを実行したとき、2つの最大の応答（実行1と実行12）に非常に大きな残差がありました。これは、変換の対数的性質による可能性があります。100％レスポンスに調整することで、これをいくらか減らすことができます。整数としての報告が精度を示している場合は、調整を0.5％に増やしてください。精度が99.5と99.99の間の違いには実質的な意味がないことを示唆しています。
％で応答を持つ混合設計どうぞ。
Y = 0、Y = 100は未定義（log（0）、分母= 0）になることに注意してください。±0.01で調整します。あなたはより小さなまたはより大きな調整を使うことができ、おそらくそれをあなたの測定の感度と可変性に関連させる。調整値が小さいほど、変換された値は極端に大きくなります。
また、別の回答で指摘されているように、ln（log base e）はJMPにログインしています。
マイケル
％で応答を持つ混合設計マイケル、
サンプルファイルを修正済みの変換と共に送り返してもらえますか。問題があります。
％で応答を持つ混合設計おっと、0と1の間の結果にy ' = ln（y / [1-y]）
％で応答を持つ混合設計応答のロジット変換は適切かもしれません：y '= ln（[y - 下限] / [上限 - y]）; 0から1の間の結果に対してy ' - ln（y / [1-y]）。 これは回答= 0または1には対応しませんが、y 'が境界内に留まることを保証します。
