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Intervalle de confiance dans le profileur de prévisions - zone grise manquante

Le profileur de prédiction des moindres carrés correspondant à quatre facteurs continus montre que pour l'une des réponses d'une gamme spécifique de facteurs, seules les lignes bleues des intervalles de confiance, la zone grise est manquante. Cela pourrait indiquer un problème du modèle ou quelle pourrait être la raison?

Re: intervalle de confiance dans le prédicteur - zone grise manquanteMerci. Je vous ferai savoir ce qui s'est passé.Re: intervalle de confiance dans le prédicteur - zone grise manquante

Je ne suis pas sûr de ce qui s’est passé là-bas et c’est une des choses telles que lorsque vous amenez votre voiture pour une réparation de "ce bruit" et que le bruit n’est pas là lorsque le mécanicien écoute.  Veuillez envoyer une note à nos responsables du support technique et leur faire savoir ce qui s'est passé.  Ils peuvent avoir plus de perspicacité que moi.  support@jmp.com

 

Re: intervalle de confiance dans le prédicteur - zone grise manquante

Malheureusement, je n'ai pas pu reproduire l'effet. Cependant, je vais joindre une capture d'écran de mon profileur.

 

Re: intervalle de confiance dans le prédicteur - zone grise manquante

C'est difficile à dire sans voir votre profileur.  Dans certains cas, vous pouvez avoir un très bon ajustement pour certaines variables et les lignes d'erreur sont vraiment très serrées sur la ligne de prédiction du modèle.  Pouvez-vous partager une capture d'écran de votre profileur?

Une autre chose que vous pouvez essayer est "d'étirer" votre axe Y en utilisant la main de saisie sur l'axe lui-même.  Survolez l’axe des Y jusqu’à ce que vous voyiez une main dirigée vers le haut ou le bas - pas de côté, puis étirez l’axe des Y de manière à voir les barres d’erreur.  Vous pouvez faire quelque chose de similaire en double-cliquant sur l'axe des Y et en tapant les valeurs supérieure et inférieure qui élargiront la vue pour vous.

 

HTH

Facture

 

Re: Intervalle de confiance dans Prediction Profiler - zone grise manquante

Salut Bill,

 

une solution disponible? J'ai le même problème. Changer l'échelle de l'axe n'a aidé à rien.

échelle originale

 

échelle modifiée

 

Si je déplace le curseur dans un x, les intervalles de confiance des autres x deviennent transparents et redeviennent gris avec le retour à la position de référence.

J'ai marqué la position du curseur le plus à droite x avec une ligne rouge dans la partie supérieure du diagramme.

 

 

Merci

Peter

 

Re: Intervalle de confiance dans Prediction Profiler - zone grise manquante

@peter_michel votre profileur a les caractéristiques de facteurs hautement corrélés.Le plus répandu est la nature presque verticale de plusieurs de vos lignes de modèle.L'autre est que là où vous voyez plus facilement des bandes de confiance grises, elles ressemblent à des nœuds papillon.

Tout cela conduit à un trop grand nombre de facteurs fortement corrélés dans votre modèle.Vous pouvez vérifier cela de plusieurs façons.La première consiste à utiliser la plate-forme multivariée et à mettre toutes vos variables / facteurs continus en test.Vous recherchez des variables ayant un coefficient de corrélation plus proche de +1 ou -1. Juste un rappel, un facteur donné est complètement corrélé avec lui-même et affichera une valeur de +1 en bleu.Les corrélations négatives apparaissent en rouge.L'avantage ici est que vous pouvez généralement dire quels facteurs sont corrélés les uns aux autres et le nuage de points sous le point rouge est un bon moyen de visualiser la corrélation.

 

L'utilisation du facteur d'inflation de variance (VIF) dans votre plate-forme d'ajustement de modèle vous dirigera également vers des facteurs hautement corrélés.Une valeur supérieure à +10 est une bonne indication qu'un facteur donné est corrélé à un autre facteur.Si la multicolinéarité est vraiment élevée, vous pouvez voir les valeurs VIF atteindre des millions.Vous pouvez activer VIF en cliquant avec le bouton droit de la souris dans le rapport d'estimation des paramètres, en sélectionnant Colonnes, puis en sélectionnant VIF.

 

La recherche des facteurs corrélés et la suppression du ou des facteurs ayant les coefficients VIF ou de corrélation les plus élevés nettoieront votre modèle et le profileur. Cela modifiera vos statistiques d'ajustement, mais vous serez plus sûr que votre modèle n'est pas surajusté ou qu'il est adapté au bruit.

 

J'espère que cela vous sera utile.

 

Meilleur,

Facture