Les prévisions du modèle JMP restent-elles positives ?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Existe-t-il un moyen de forcer JMP à maintenir une prédiction de modèle (par exemple, un "temps de réaction") positive (c'est-à-dire supérieure à zéro) ?Je me demande si cette contrainte aiderait à créer un modèle plus réaliste pour mon ensemble de données.
Re : Garder les prédictions du modèle JMP positives ?Vous pouvez essayer de prendre une transformation de journal de la variable de réponse
David
Re : Garder les prédictions du modèle JMP positives ?Ah, la terminologie. Lorsqu'un statisticien (comme moi) parle d'un modèle non linéaire, ce terme non linéaire est garanti pour confondre quiconque n'est pas statisticien. Désolé pour ça.
Votre modèle quadratique (factoriel au degré 2) est considéré comme un modèle "linéaire" dans cette terminologie, même s'il a des termes et des interactions au carré et que le résultat n'est pas une ligne droite.
Ce que je voulais dire par non linéaire était quelque chose comme un exponentiel, ou un ajustement par morceaux, ou autre chose qu'un polynôme, ce que JMP intègre dans Fit Model.
Ce qui précède n'est pas vraiment pertinent pour résoudre le problème, mais cela pourrait l'être à l'avenir. Alors, où en sommes-nous? Je pense que vous devez décider si vous avez besoin d'un bon ajustement proche d'une valeur de réponse de zéro, où vous rencontrez des problèmes, ou d'un bon ajustement ailleurs, ou les deux. Le but de cette modélisation est-il de prédire une réponse proche de zéro ? De plus, lorsque vous utilisez le profileur et obtenez un temps de -45, cela peut indiquer que vous essayez de prédire dans une zone irréalisable ou dans une zone où le modèle ne s'applique pas. Enfin, je reste préoccupé par le fait que vous prétendez obtenir un r-sq proche de 1 (que signifie "fermer" ?) et pourtant le profileur vous donne des prédictions négatives. Faites-vous glisser les curseurs du profileur au-delà de la plage des données x ?
Re : Garder les prédictions du modèle JMP positives ?Je pourrais fournir quelques informations supplémentaires qui pourraient être utiles.Je modélise au sein d'un DoE, donc avec l'approche Fit Model (factorielle au degré 2, avec 7 facteurs dans le mélange), j'obtiens une formule de prédiction complexe et non linéaire.Le modèle mathématique a un bon ajustement (r-sq proche de 1), mais prédira un résultat non réaliste compte tenu de certains ajustements des facteurs à l'intérieur du profileur ..... par exemple, il prédira un temps de moins 45 heures .Je fais d'autres expériences pour confirmer (ou non) et affiner le modèle au fur et à mesure.Mais j'aimerais garder la modélisation JMP dans le cadre de la réalité (nombres positifs pour le temps et les masses d'ingrédients) si possible.
Re : Garder les prédictions du modèle JMP positives ?Autant que je sache, il n'y a pas de capacité dans JMP pour ajuster un modèle linéaire et forcer les prédictions à être positives. Cependant, la question générale que vous posez n'est pas vraiment une question JMP mais une question de modélisation.
Je crois qu'une solution ici consiste à adapter un modèle non linéaire à vos données. Si vous choisissez le bon modèle non linéaire, les prédictions seront forcément positives. Une autre solution pourrait être de transformer vos données d'une manière ou d'une autre, d'ajuster le modèle, puis d'annuler la transformation (encore une fois, si vous le faites correctement, vous pouvez forcer les prédictions à être positives). Le bon modèle non linéaire et/ou la bonne transformation dépendent de vos données.
