come si ottiene un valore r2 e AICc per un modello di regressione non lineare personalizzato? Come si regola la curva per i modelli di regressione incorporati?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Non so quale equazione si adatti meglio alla retta. Penso che la curva per alcuni dei miei dati assomigli a una funzione di potenza. Poiché non conosco l'esponente, ho utilizzato il modello personalizzato per la regressione non lineare. Ho bisogno di valori R2 e AICc per confrontare diversi modelli. Ho creato una colonna utilizzando l'equazione di potenza e poi sono andato ad analizzare la modellazione su non lineare e ho inserito i miei valori y e poi ho inserito la colonna dell'equazione di potenza nella colonna del predittore. Ho quindi spinto go per calcolare i parametri. Tuttavia, non riesco a ottenere un valore R2 o AICc o un valore ap. Ho anche utilizzato l'adattamento di regressione logistico 3p integrato, ma ci sono alcuni valori anomali che distorcono la curva. Vorrei essere in grado di regolare la curva per adattarla meglio ai miei dati. Come faccio a fare questo? Mi aiuti per favore. Ho letto tutte le sezioni della guida di jmp sulla regressione non lineare e ho persino guardato alcuni video di YouTube, ma non riesco ancora a capirlo. Se qualcuno sa come fare questo, per favore fatemelo sapere,
Re: come si ottiene un valore r2 e AICc per un modello di regressione non lineare personalizzato? Come si regola la curva per i modelli di regressione incorporati?Vedi il Lista dei desideri JMP nella barra dei menu della community di JMP. Puoi cercare per vedere se qualcuno l'ha già suggerito e aggiungere il tuo voto o avviare una nuova richiesta.
Re: come si ottiene un valore r2 e AICc per un modello di regressione non lineare personalizzato? Come si regola la curva per i modelli di regressione incorporati?Grazie per il tuo aiuto Marco. È possibile aggiungere un'opzione per ottenere automaticamente AICc (e BIC) in "non lineari" alle prossime versioni di JMP?Re: come si ottiene un valore r2 e AICc per un modello di regressione non lineare personalizzato? Come si regola la curva per i modelli di regressione incorporati?Il mio post precedente è equivalente ma più conciso, quindi userei la formula precedente.
Mi dispiace che tu sia infastidito. Forse questa tabella di dati ti aiuterà a calcolare l'AICc per i tuoi modelli:
Re: come si ottiene un valore r2 e AICc per un modello di regressione non lineare personalizzato? Come si regola la curva per i modelli di regressione incorporati?Grazie Marco per la tua risposta,
1. Utilizzo JMP Pro 14
2. Ho provato a utilizzare Fit Curve, tuttavia non esiste una funzione di potenza che preferisco nella mia analisi.
3. Ho bisogno di AICc per la selezione del modello tra i modelli basati sulla funzione di potenza con varie variabili indipendenti. R2 Uso occasionalmente come informazioni aggiuntive che descrivono l'idoneità del modello di regressione (utilizzando l'adattamento Y per X). Tuttavia non sapevo che qui non fosse corretto (ora so perché non è disponibile).
Ho calcolato AICc secondo la tua proposta dalla discussione precedente ( https://community.jmp.com/t5/Discussions/AIC-for-self-created-nonlinear-model/td-p/86335 ), tuttavia non so come implementarlo in JSL. È piuttosto fastidioso calcolarlo manualmente per ciascuno dei miei modelli impostati.
4. Tuttavia, questa soluzione non mi dà AICc 
Re: come si ottiene un valore r2 e AICc per un modello di regressione non lineare personalizzato? Come si regola la curva per i modelli di regressione incorporati?Prima di tutto, quale versione di JMP stai attualmente utilizzando? JMP Pro 14? MP 14?
In secondo luogo, hai provato a utilizzare Fit Curve? (Penso di sì ma non ne sono sicuro.) Questa piattaforma è più semplice di Nonlinear per molti modelli comuni. Fornisce un rapporto di confronto del modello per aiutarti a selezionare il modello migliore in base a statistiche di adattamento e criteri di informazione.
(Nota: il quadrato R non è consigliato per la selezione del modello.)
Terzo, hai ragione sul fatto che il quadrato R non è disponibile. Questa omissione intenzionale è dovuta al fatto che la statistica del campione presuppone che l'errore SS e il modello SS si sommino al totale SS, ma ciò non è vero per il caso non lineare. Hai anche ragione che AICc non è fornito da Nonlinear ma puoi calcolare l'AICc per la risposta continua come n*Log( SSE/n ) + 2*k + (2*k^2 + 2*k)/(nk- 1) dove k è il numero di parametri del modello e n è il numero di osservazioni.
In quarto luogo, se i valori anomali non sono errori di dati, potresti provare a utilizzare il ruolo di analisi del peso. Ad esempio, in questo modo è possibile eseguire una regressione ponderata con il peso della varianza reciproca.
Re: come si ottiene un valore r2 e AICc per un modello di regressione non lineare personalizzato? Come si regola t
@des2870 ha scritto:
Non so quale equazione si adatti meglio alla retta. Penso che la curva per alcuni dei miei dati assomigli a una funzione di potenza. Poiché non conosco l'esponente, ho utilizzato il modello personalizzato per la regressione non lineare. Ho bisogno di valori R2 e AICc per confrontare diversi modelli. Ho creato una colonna utilizzando l'equazione di potenza e poi sono andato ad analizzare la modellazione su non lineare e ho inserito i miei valori y e poi ho inserito la colonna dell'equazione di potenza nella colonna del predittore. Ho quindi spinto go per calcolare i parametri. Tuttavia, non riesco a ottenere un valore R2 o AICc o un valore ap. Ho anche utilizzato l'adattamento di regressione logistico 3p integrato, ma ci sono alcuni valori anomali che distorcono la curva. Vorrei essere in grado di regolare la curva per adattarla meglio ai miei dati. Come faccio a fare questo? Mi aiuti per favore. Ho letto tutte le sezioni della guida di jmp sulla regressione non lineare e ho persino guardato alcuni video di YouTube, ma non riesco ancora a capirlo. Se qualcuno sa come fare questo, per favore fatemelo sapere,
Cinque anni dopo ho lo stesso problema. C'è qualcuno che può aiutare in questa faccenda?
