不均衡なデータを分析するにはどうすればよいですか?こんにちは、
4 つの予測子を含むデータ セットがあります。時間、距離、パワーを含む 3 つの予測子はアンバランスで、1 つはバランス型の予測子です。 このようなデータを分析する最適な方法は何かご存知ですか? そして、どうやってそれらを分析できるのでしょうか? 助けていただければ幸いです。
Re: 不均衡なデータを分析するにはどうすればよいですか?こんにちは@シャッド、
条件を選択すると、モデルを作成するというボタンが表示されます。 カテゴリカル モデルの場合、効果全体を追加してから交互作用項を追加し、パラメーター化された効果を削除できます。
ステップワイズ回帰に関するリンクは次のとおりです。
https://www.jmp.com/support/help/14/stepwise-regression-models.shtml#
最高、
クリス
Re: 不均衡なデータを分析するにはどうすればよいですか?私は順方向選択と最小 BIC ルールを使用して段階的に実行しました。 さて、それはいくつかの重要な要素を伴って終わりました。 各因子水準または相互作用平均を比較したい場合、どうすればよいでしょうか? 予測変数のレベルまたは相互作用の組み合わせ間で応答に大きな違いがあるかどうかを確認したいと考えています。
Re: 不均衡なデータを分析するにはどうすればよいですか?こんにちは@シャッド、
前方選択によるステップワイズ回帰を試してみてはいかがでしょうか?こうすることで、データのあるインタラクションのみを含めることになります。 不均衡は問題ありませんが、交互作用内の因子のデータが欠落している場合は、それを使用できません。データが存在しないため、推定できるものは何もありません。 モデル効果が多すぎてデータが不足している場合、すべての効果を推定することはできません。
このような場合には、前方選択を使用したステップワイズが役立ちます。 ディシジョンツリーも同様です。
それが役立つことを願っています。
クリス
クリス
Re: 不均衡なデータを分析するにはどうすればよいですか?リンクしていただきまして誠にありがとうございます。
欠損値のあるインタラクションを削除した場合、ほとんどのインタラクションを削除する必要があります。 「時間ごとの強度」、「ギャップごとの強度」、「ギャップごとの時間」の相互作用を知りたい場合、最適な分析方法を提案していただけますか?
皆様のご協力に改めて感謝申し上げます。
Re: 不均衡なデータを分析するにはどうすればよいですか?こんにちは@シャッド、
ああ、はい、データがないため、一部のインタラクションは機能しません。 別の投稿にも同様の問題がありました。
https://community.jmp.com/t5/Discussions/How-to-do-three-way-Full-Factorial-ANOVA-with-unbalance-data/td-p/34078
混合モデルは必要ありません。上記の投稿で行われたようなデータを持たないインタラクションを除外する必要があります。どの組み合わせにデータがないのかを把握するように分布を確認すると、混合モデルにどの相互作用を含めるかを選択するのに役立ちます。
それは役に立ちますか？
クリス
Re: 不均衡なデータを分析するにはどうすればよいですか?親愛なるクリス様
助けてくれてありがとう、そして返事が遅くなってごめんなさい。 アカウントへのアクセスに問題がありました。
主効果と二元交互作用だけを考慮すると、まだ欠損値がいくつかあります。 たとえば、私のデータ分布を見ると、予測子のすべてのレベルが同じデータ番号を持っているわけではありません。 すべての予測子の組み合わせを実験に適用することは不可能だったからです。 混合モデルを実行する場合、不均一な値を持つ予測子を変量効果の下に置くのはどうでしょうか? 何かアイデアはありますか？
最高、
Re: 不均衡なデータを分析するにはどうすればよいですか?ありがとう@シャッド、
画像によると、合計 78 回の実行があるようです。完全因子 DOE では、指定した水準 (6x3x3x2) を持つ 4 つのカテゴリ因子について 108 回の実行が必要になります。
私はフォローします@Dan_Obermillerアドバイスを提供し、現時点では主効果と双方向相互作用のみを分析します。 そうしないと、パラメーター推定値の値が得られません (すべての因子がカテゴリカルであるため、近似しようとしているモデルに適合するのに十分なデータがありません)。
クリス
Re: 不均衡なデータを分析するにはどうすればよいですか?ありがとう、クリス。
合計 4 つのメイン効果がありますが、それぞれの効果にはレベルが異なります。 たとえば、時間には 6 つのレベルがあり、ギャップには 3 つのレベルがあります。 私の分布分析の画面を添付しました。 もう 1 つは、重回帰を行ったときに、いくつかの変数に相関関係があることです。 また、完全階乗を行うことにより、VIF は高い値を示しました。 完全な階乗が正しいかどうかわからないので、これらの VIF 値が正しいかどうか疑問に思っています。 先ほど述べたように、パラメータ推定値の一部が欠落しています。
Re: 不均衡なデータを分析するにはどうすればよいですか?これ以上進むのではなく、もう 1 つの可能なアプローチは、主効果と双方向交互作用のみを含むモデルを指定することです。 三者間および四者間相互作用を削除します。
Re: 不均衡なデータを分析するにはどうすればよいですか?スクリーンショットをありがとう@シャッド、
画像に基づくと、モデルには 15 個の項があります。 それが 4 つの効果と完全要因計画を備えた DOE である場合、16 回の実行があることを意味します。 あれは正しいですか？ その場合、モデル内の効果/項を推定するのに十分な自由度がありません (十分なデータがありません)。 段階的回帰から開始して、順方向に段階的に項を追加することもできます。 それ以外の場合は、影響を及ぼさない可能性が最も高い項 (4 次多項式など) を削除します。
それが役立つことを願っています。
クリス
Re: 不均衡なデータを分析するにはどうすればよいですか?こんにちは、ピーターさん
あなたの迅速な対応に感謝。 問題の表現は次のとおりです。
この実験は計画された実験です。 この研究の目的は、IR 加熱時間、ギャップ距離、強度の適切な組み合わせを決定し、その後に不活化カビ胞子を最大化するための焼き戻し処理を行うことでした。 データをプロットしましたが、バランスの取れた計画ではないため、欠損値がいくつかあります。 完全な要因分析を行ったところ、効果の概要に値が表示されませんでした。
私は他の人が述べた同じ問題を読んでいました。混合モデルを使用して分析する必要があることがわかりましたが、どの変数を固定とみなし、どの変数をランダムとみなすべきかわかりません。
ところで、今から自分の質問をコミュニティと共有するにはどうすればよいですか?
Re: 不均衡なデータを分析するにはどうすればよいですか?すべての分析の「方法」に関する質問は、答えようとしている実際的な問題を明確にすることから始める必要があります。 それをコミュニティと共有していません。 してください。
次に、データの収集手段を徹底的に評価します。 計画された実験？ 出来事データ？ 時系列の履歴データ? 測定システムとその変動について何を知っていますか?
そのプロセスに関連して、その後の分析に問題を引き起こす問題はありますか。 欠損、外れ値、ナンセンスな値。 予測変数の相関関係はどうなるでしょうか? それから分析に着手します...最も高いレベルで、私はあなたに 3 つの考えを持っています。
1. データをプロットします。
2. データをプロットします。
3. データをプロットします...ここで JMP が威力を発揮します。
