Halten Sie die Vorhersagen des JMP-Modells positiv?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Gibt es eine Möglichkeit, JMP zu zwingen, eine Modellvorhersage (z. B. eine „Reaktionszeit“) positiv (dh über Null) zu halten?Ich frage mich, ob diese Einschränkung dazu beitragen würde, ein realistischeres Modell für meinen Datensatz zu erstellen.
Betreff: JMP-Modellvorhersagen positiv halten?Sie könnten versuchen, eine Protokolltransformation der Antwortvariablen durchzuführen
Dave
Betreff: JMP-Modellvorhersagen positiv halten?Ah, Terminologie. Wenn ein Statistiker (wie ich) über ein nichtlineares Modell spricht, wird dieser Begriff „nichtlinear“ garantiert jeden verwirren, der kein Statistiker ist. Das tut mir leid.
Ihr quadratisches Modell (Fakultät bis Grad 2) wird in dieser Terminologie als „lineares“ Modell betrachtet, auch wenn es quadratische Terme und Wechselwirkungen aufweist und das Ergebnis keine gerade Linie ist.
Was ich mit nichtlinear meinte, war so etwas wie eine exponentielle oder eine stückweise Anpassung oder etwas anderes als ein Polynom, was JMP in „Modell anpassen“ anpasst.
Das Obige ist für die Lösung des Problems nicht wirklich relevant, könnte aber in der Zukunft relevant sein. Wohin führt uns das? Ich denke, Sie müssen entscheiden, ob Sie eine gute Anpassung in der Nähe eines Antwortwerts von Null benötigen, wo Sie Probleme haben, oder eine gute Anpassung anderswo oder beides. Ist das Ziel dieser Modellierung die Vorhersage einer Reaktion nahe Null? Wenn Sie außerdem den Profiler verwenden und eine Zeit von –45 erhalten, könnte dies darauf hindeuten, dass Sie versuchen, in einem undurchführbaren Bereich vorherzusagen, oder in einem Bereich, in dem das Modell nicht anwendbar ist. Abschließend befürchte ich weiterhin, dass Sie behaupten, Sie hätten einen R-Quadrat-Wert nahe bei 1 (was bedeutet „nahe“?), der Profiler Ihnen jedoch negative Vorhersagen macht. Ziehen Sie die Profiler-Schieberegler über den Bereich der x-Daten hinaus?
Betreff: JMP-Modellvorhersagen positiv halten?Ich könnte noch ein paar weitere Informationen bereitstellen, die hilfreich sein könnten.Ich modelliere innerhalb eines DoE, daher erhalte ich mit dem Fit Model-Ansatz (faktoriell bis Grad 2, mit 7 Faktoren im Mix) eine komplexe, nichtlineare Vorhersageformel.Das mathematische Modell hat eine gute Anpassung (r-sq nahe 1), wird jedoch bei bestimmten Anpassungen der Faktoren im Profiler ein unrealistisches Ergebnis vorhersagen. Beispielsweise wird es eine Zeit von negativen 45 Stunden vorhersagen .Ich mache weitere Experimente, um das Modell im Laufe der Zeit zu bestätigen (oder auch nicht) und zu verfeinern.Aber ich möchte, dass die JMP-Modellierung nach Möglichkeit im Rahmen der Realität bleibt (positive Zahlen für Zeit und Massen von Zutaten).
Betreff: JMP-Modellvorhersagen positiv halten?Soweit ich weiß, gibt es in JMP keine Möglichkeit, ein lineares Modell anzupassen und positive Vorhersagen zu erzwingen. Allerdings handelt es sich bei der allgemeinen Frage, die Sie stellen, nicht wirklich um eine JMP-Frage, sondern um eine Modellierungsfrage.
Ich glaube, dass eine Lösung hier darin besteht, ein nichtlineares Modell an Ihre Daten anzupassen. Wenn Sie das richtige nichtlineare Modell wählen, werden die Vorhersagen zwangsweise positiv sein. Eine andere Lösung könnte darin bestehen, Ihre Daten irgendwie zu transformieren, an das Modell anzupassen und dann die Transformation rückgängig zu machen (wenn Sie dies wiederum richtig machen, können Sie erzwingen, dass die Vorhersagen positiv sind). Was das richtige nichtlineare Modell und/oder die richtige Transformation ist, hängt von Ihren Daten ab.
