Pedometric Data (Daily Walks)가 체중 감량을 예측할 수 있습니까?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />내 인생에서 JMP Pro 12.01을 사용하기 만하면됩니다.
이 예측 변수 (X), # 단계, #kCal, 실행 중일, 도보 빈도, 거리 (마일), 실행 시간 (분), 속도 (주), 주간 및 수면 시간을 예측할 수 있습니까? 체중 감량 (kg)을 예측하십시오 (Y 응답).
SAS JMP Pro 12를 사용하여 간단한 표준 최소 자승 회귀 분석을 수행했습니다. 의사 결정 트리, 부스트랩 포레스트, 부스트 포레스트 및 뉴럴 네트워크를 사용하는 사전 파티션을 포함하여 JMP 모델 적합 플랫폼에서 빌드 할 수있는 모델이 여러 개 있습니다. 그러나 데이터의 상관 행렬을 신속하게 사용하여 SAS JMP Pro 12에서 모델을 개발하는 방법을 보여 주기만하면됩니다.
JMP Pro Standard Least Square Regression Model에서 첨부 된 모델 결과에서 요약 정보를 보면 R-Square 0.83에서 RMSE가 0.88 인 예측 변수 (X) 변수가 R- 스퀘어 0.83에서의 체중 감량 (kg) (Y) 그것은 꽤 좋다. 이것은 모든 요인을 고려하면 체중 감량을 줄일 수 있다고 83 % 확신합니다.
그러나 ANOVA는 R Square가 0.83 인 변이가 P-Value <0.0001 *에서 18.84의 F 값으로 통계적으로 유의미하다는 것을 보여줍니다.
마지막으로, 모델을 검증하고 테스트해야하기 때문에 교육 (모델을 개발 한 데이터가 설정된 경우)은 모델이 검증되고 테스트 된 데이터 세트와 다르며 모두 R-Square를 표시합니다 (Training = 0.83, Validation = 0.80, Test = 0.80), 이는 데이터가 응답 효과를 예측하는 데 80 % 이상 더 확신 할 수 있음을 보여줍니다.
이 분석은 일일 pedometric 데이터를 사용하여 체중 감량과 BMI를 예측하는 진행중인 개인 연구의 일부입니다.
개인 연구에 사용 된 데이터는 현재 진행 중이며 향후 5 개월 동안 계속 추적 될 것입니다.
재 : Pedometric 데이터 (매일 산책)가 체중 감량을 예측할 수 있습니까?안녕 피터,
나는 통계 결과에 대한 포괄적 인 결론을 내리기 위해 제시된 모든 관련 통계를 고려해야한다는 데 동의했다. 따라서 R Square 값을 결과의 유일한 표시로 사용해서는 안된다는 사실을 강조합니다. 나는 당신이 언급 한 사람들의 의견에 동의하며 여기에 게시 된 결과는 결정적이지 않으며 다른 모델의 결과는 그렇지 않다고 제안합니다.
재 : Pedometric 데이터 (매일 산책)가 체중 감량을 예측할 수 있습니까?젠킨스 : 휴 ... 나는 두려운 질병 인 "단 두 증식증"에 대한 나의 호언 장담을해야한다고 생각하기 시작했습니다. 개인이 단일 통계를 사용하여 분석 결과에서 광범위하고 포괄적 인 결론을 내릴 때 내 진단은 무엇입니까? 나의 비과학적인 설문 조사는 R ** 2가이 두려운 분석학 질병 중 가장 교활한 매개체 중의 하나라고 제안합니다. 사람들이 R ** 2를보고 다른 모든 회귀 기반 모델 피팅 진단 도구를 무시한 횟수를 셀 수는 없습니다 ... F - 비율, p- 값, 실제 응답 대 요인 도표, 잔차 플롯, 계속해서. R ** 2가 1 위라면 Cp와 Cpk는 다음 2 개입니다.
재 : Pedometric 데이터 (매일 산책)가 체중 감량을 예측할 수 있습니까?변수를 면밀히 살펴본 후 다른 시간에 민감한 변수가 "동작중인 시간"으로 사용되었으므로 Days In Action을 삭제하기로 결정했습니다.이 값은 걷거나 운동하는 데 소요되는 시간을 분 단위로 측정하는 데 더 특이합니다. 나는 이것이 지금 이전보다 더 합리적이라고 생각한다. 그러나 Dave, 귀하의 제안에 감사 드리며 그 변수의 관련성을 자세히 살펴 보았습니다.
재 : Pedometric 데이터 (매일 산책)가 체중 감량을 예측할 수 있습니까?더 오래 운동하면 더 많은 체중을 잃어 버릴 것입니다. 체중 감량은 일일 AM 체중과 체중의 평균으로 계산됩니다. 또는 일일 체중 변화를 제안하면 유효 시점이됩니다.
재 : Pedometric 데이터 (매일 산책)가 체중 감량을 예측할 수 있습니까?좋은 생각. 결과는 현재 데이터 수집이 진행 중임을 의미하는 것은 아닙니다. 방금 당신과 같은 사람들을 몇 가지 긍정적 인 피드백으로 참여시키기 위해이 예선을 올렸습니다. 사실 R- 스퀘어 값은 모델이 예측하는 변동 부분을 설명하며 체중 감량이 전적으로 "행동의 날"의 함수라는 결론을 내리기 위해 R- 스퀘어 값을 독점적으로 사용해서는 안되며 반드시 사용해야 만하는 것은 아닙니다. 일단 데이터 수집 과정을 완료하면 다양한 통계 테스트, 모델의 매개 변수 추정, R- 스퀘어 값 및 P 및 F 값을 사용하여 결과에 대한 모델 과학 분석 및 설명을 수행하여 결론을 내릴 수 있습니다. 나는 결코 당신이 부정적으로 언급하는 것을 보지 못했습니다. 사실, 이것이 다른 분석가의 의견을 듣기 위해 초기 분석을 올린 정확한 이유입니다. 이것은 내가 아내로부터 폭격을당한 후에 체중 감량을하도록 독려하기 시작한 것입니다. . 그러나 나는 이것을하고 싶지만, 다른 사람들이 발견 한 것을 검증하거나 새로운 지식으로 인도 할 수 있도록 그것을 수행해야한다. 나는 나의 AM 무게와 PM 무게의 일일 평균을 취하고, "Adj Weight Loss (kg)"로 이어진다. 나는 너희들을 계속 게시 할 것이다.
재 : Pedometric 데이터 (매일 산책)가 체중 감량을 예측할 수 있습니까?모델을 공유해 주셔서 감사합니다. 나는 당신이 일반적인 함정에 빠졌다고 생각합니다 : JMP는 모델을 만들고 다양한 통계를 생성하는 것을 쉽게 만듭니다. 함정은 우리가 통계에 집중하고 과학적 사고를 풀어 나가는 것입니다. 당신은 높은 R- 제곱 통계를 지적하지만 그것은 합리적입니까? 모델은 어떻게 이것을 달성합니까? 제목 질문은 "pedometric 데이터가 체중 감량을 예측하는지"여부입니다. 우리가 운동이 칼로리 화상으로 변환하고 매일 일일 칼로리가 체중 감량과 관련되어야한다는 것을 알고 있지만, 모델은 pedometry 데이터를 무시하는 것으로 보이며 응답 데이터의 변동을 설명하기 위해 '행동하는 날'에만 의존합니다. 나는 모델을 "당신이 느슨한 체중을 더 많이 운동하면 더 길다"라고 해석 할 것입니다. 내 추측으로는 누적 체중 감량 (즉, 매일 체중)을 측정하고 있지만 일일 체중 측정 데이터의 효과를 이해하려면 일일 체중 변화를 관찰해야합니다. 나는 당신이 긍정적 인 견해로 취급하기를 바랍니다. 저는 여러분이 많은 흥미로운 데이터를 수집했다고 생각합니다. 더 유용한 정보가 있어야합니다 (x 변수 사이의 흥미로운 상관 관계 포함).
데이브
