JMP équivalent aux événements / essais SAS MODEL?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />J'ai des données qui ressemblent à ceci:
Fraction de rapport = A / AB
Je voudrais modéliser la fraction de rapport en fonction de la période, mais utiliser les colonnes A et AB. Dans SAS, la procédure LOGISTIC prend en charge le formulaire suivant:
<> MODÈLE événements / essais = ;
dans le événements / essais syntaxe, vous spécifiez deux variables contenant des données de comptage pour une expérience binomiale. Ces deux variables sont séparées par une barre oblique. La valeur de la première variable, événements , est le nombre de réponses positives (ou d'événements). La valeur de la deuxième variable, essais , est le nombre d'essais. Les valeurs des deux événements et ( essais-événements ) doit être non négatif et la valeur de essais doit être positif pour que la réponse soit valide.
Existe-t-il un équivalent dans la plate-forme de régression généralisée de JMP? Ma colonne A représente les événements et AB représente les essais.
Re: JMP équivalent aux événements / essais SAS MODEL?Merci Ian fonctionne très bien!
Re: JMP équivalent aux événements / essais SAS MODEL?Selon:
http://www.jmp.com/support/help/Distribution_Option_in_Generalized_Regression.shtml
Y a une distribution binomiale avec les paramètres p et n. La réponse, Y, indique le nombre total de succès dans n essais indépendants avec une probabilité fixe, p, pour tous les essais. Cette distribution permet l'utilisation d'une colonne de taille d'échantillon. Si aucune colonne n'est répertoriée, il est supposé que la taille de l'échantillon est égale à un. La fonction de liaison pour p est le logit. Lorsque vous sélectionnez Binomial en tant que distribution, la variable de réponse doit être spécifiée de l'une des manières suivantes:
(Méthode 3):
Résumée avec la colonne de taille d'échantillon entrée en deuxième Y: si vos données sont résumées en tant que fréquences d'événements (succès) et d'essais, spécifiez deux colonnes continues comme Y dans cet ordre: le nombre de succès et le nombre de essais.
