comment obtenir une valeur r2 et AICc pour un modèle de régression non linéaire personnalisé ? Comment ajustez-vous la courbe pour les modèles de régression intégrés ?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Je ne sais pas quelle équation correspond le mieux à la ligne. Je pense que la courbe de certaines de mes données ressemble à une fonction puissance. Comme je ne connais pas l'exposant, j'ai utilisé le modèle personnalisé pour la régression non linéaire. J'ai besoin de valeurs R2 et AICc pour comparer différents modèles. J'ai créé une colonne en utilisant l'équation de puissance, puis je suis allé analyser la modélisation en non linéaire et j'ai mis mes valeurs y, puis j'ai mis la colonne de l'équation de puissance dans la colonne du prédicteur. J'ai ensuite poussé go pour calculer les paramètres. Cependant, je ne peux pas obtenir une valeur R2 ou AICc ou une valeur ap. J'ai également utilisé l'ajustement de régression logistique 3p intégré, mais certaines valeurs aberrantes faussent la courbe. J'aimerais pouvoir ajuster la courbe pour mieux l'adapter à mes données. Comment puis-je faire cela? Aidez-moi, s'il vous plaît. J'ai lu toutes les sections d'aide de jmp sur la régression non linéaire et j'ai même regardé des vidéos youtube, mais je n'arrive toujours pas à comprendre. Si quelqu'un sait comment faire, merci de me le dire,
Re : comment obtenir une valeur r2 et AICc pour un modèle de régression non linéaire personnalisé ? Comment ajustez-vous la courbe pour les modèles de régression intégrés ?Voir le Liste de souhaits JMP dans la barre de menus de la communauté JMP. Vous pouvez effectuer une recherche pour voir si quelqu'un l'a déjà suggéré et ajouter votre vote ou lancer une nouvelle demande.
Re : comment obtenir une valeur r2 et AICc pour un modèle de régression non linéaire personnalisé ? Comment ajustez-vous la courbe pour les modèles de régression intégrés ?Merci pour votre aide Marc. Est-il possible d'ajouter une option pour obtenir automatiquement AICc (et BIC) en "non linéaires" dans les prochaines versions de JMP ?Re : comment obtenir une valeur r2 et AICc pour un modèle de régression non linéaire personnalisé ? Comment ajustez-vous la courbe des modèles de régression intégrés ?Mon message précédent est équivalent mais plus concis, j'utiliserais donc la formule précédente.
Je suis désolé que vous soyez ennuyé. Peut-être que ce tableau de données vous aidera à calculer l'AICc pour vos modèles :
Re : comment obtenir une valeur r2 et AICc pour un modèle de régression non linéaire personnalisé ? Comment ajustez-vous la courbe pour les modèles de régression intégrés ?Merci Marc pour votre réponse,
1. J'utilise JMP Pro 14
2. J'ai essayé d'utiliser Fit Curve, mais il n'y a pas de fonction de puissance que je préfère dans mon analyse.
3. J'ai besoin d'AICc pour la sélection de modèles parmi des modèles basés sur la fonction puissance avec diverses variables indépendantes. R2 J'utilise occasionnellement des informations supplémentaires décrivant l'adéquation du modèle de régression (en utilisant l'ajustement Y par X). Cependant, je ne savais pas qu'il était incorrect ici (maintenant je sais pourquoi il n'est pas disponible).
J'ai calculé AICc selon votre proposition de la discussion précédente ( https://community.jmp.com/t5/Discussions/AIC-for-self-created-nonlinear-model/td-p/86335 ), mais je ne sais pas comment l'implémenter dans JSL. Il est assez ennuyeux de le calculer manuellement pour chacun de mes ensembles de modèles.
4. Cependant, cette solution ne me donne pas AICc 
Re : comment obtenir une valeur r2 et AICc pour un modèle de régression non linéaire personnalisé ? Comment ajustez-vous la courbe pour les modèles de régression intégrés ?Tout d'abord, quelle version de JMP utilisez-vous actuellement ? JMP Pro 14 ? JMP 14 ?
Deuxièmement, avez-vous essayé d'utiliser Fit Curve ? (Je pense que oui mais je n'en suis pas sûr.) Cette plate-forme est plus simple que Non linéaire pour de nombreux modèles courants. Il fournit un rapport de comparaison de modèles pour vous aider à sélectionner le meilleur modèle en fonction des statistiques d'ajustement et des critères d'information.
(Remarque - R carré n'est pas recommandé pour la sélection du modèle.)
Troisièmement, vous avez raison de dire que R carré n'est pas disponible. Cette omission intentionnelle est due au fait que cette statistique d'échantillon suppose que l'erreur SS et le modèle SS s'additionnent à SS total, mais ce n'est pas vrai pour le cas non linéaire. Vous avez également raison de dire que l'AICc n'est pas fourni par Nonlinear, mais vous pouvez calculer l'AICc pour la réponse continue sous la forme n*Log( SSE/n ) + 2*k + (2*k^2 + 2*k)/(nk- 1) où k est le nombre de paramètres du modèle et n est le nombre d'observations.
Quatrièmement, si les valeurs aberrantes ne sont pas des erreurs de données, vous pouvez essayer d'utiliser le rôle d'analyse de pondération. Par exemple, cette méthode peut être utilisée pour effectuer une régression pondérée avec le poids de la variance réciproque.
Re : comment obtenir une valeur r2 et AICc pour un modèle de régression non linéaire personnalisé ? Comment ajustez-vous t
@des2870 écrit:
Je ne sais pas quelle équation correspond le mieux à la ligne. Je pense que la courbe de certaines de mes données ressemble à une fonction puissance. Comme je ne connais pas l'exposant, j'ai utilisé le modèle personnalisé pour la régression non linéaire. J'ai besoin de valeurs R2 et AICc pour comparer différents modèles. J'ai créé une colonne en utilisant l'équation de puissance, puis je suis allé analyser la modélisation en non linéaire et j'ai mis mes valeurs y, puis j'ai mis la colonne de l'équation de puissance dans la colonne du prédicteur. J'ai ensuite poussé go pour calculer les paramètres. Cependant, je ne peux pas obtenir une valeur R2 ou AICc ou une valeur ap. J'ai également utilisé l'ajustement de régression logistique 3p intégré, mais certaines valeurs aberrantes faussent la courbe. J'aimerais pouvoir ajuster la courbe pour mieux l'adapter à mes données. Comment puis-je faire cela? Aidez-moi, s'il vous plaît. J'ai lu toutes les sections d'aide de jmp sur la régression non linéaire et j'ai même regardé des vidéos youtube, mais je n'arrive toujours pas à comprendre. Si quelqu'un sait comment faire, merci de me le dire,
Cinq ans plus tard, j'ai le même problème. Y a-t-il quelqu'un qui peut aider dans cette affaire?
