Mantenere positive le previsioni del modello JMP?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />C'è un modo per forzare JMP a mantenere una previsione del modello (ad esempio, un "tempo di reazione") positiva (ovvero sopra lo zero)?Mi chiedo se questo vincolo aiuterebbe a costruire un modello più realistico per il mio set di dati.
Ri: Mantenere positive le previsioni del modello JMP?Potresti provare a eseguire una trasformazione del registro della variabile di risposta
Dave
Ri: Mantenere positive le previsioni del modello JMP?Ah, terminologia. Quando uno statistico (come me) parla di un modello non lineare, quel termine non lineare è garantito per confondere chiunque non sia uno statistico. Mi dispiace per questo.
Il tuo modello quadratico (fattoriale al grado 2) è considerato un modello "lineare" in questa terminologia, anche se ha termini quadrati e interazioni e il risultato non è una linea retta.
Quello che intendevo per non lineare era qualcosa come un esponenziale, o un adattamento a pezzi, o qualcosa di diverso da un polinomio, che è ciò che JMP si adatta a Fit Model.
Quanto sopra non è realmente rilevante per risolvere il problema, ma potrebbe esserlo in futuro. Quindi, dove ci lascia? Penso che tu debba decidere se hai bisogno di un buon adattamento vicino a un valore di risposta pari a zero, dove hai problemi, o un buon adattamento altrove, o entrambi. L'obiettivo di questa modellazione è prevedere vicino a una risposta pari a zero? Inoltre, quando si utilizza il profiler e si ottiene un tempo di -45, ciò potrebbe indicare che si sta tentando di prevedere in un'area non fattibile o in un'area in cui il modello non si applica. Infine, rimango preoccupato per il fatto che tu affermi di ottenere un r-sq vicino a 1 (cosa significa "vicino"?) Eppure il profiler ti sta dando previsioni negative. Stai trascinando i cursori del profiler oltre l'intervallo dei dati x?
Ri: Mantenere positive le previsioni del modello JMP?Potrei fornire qualche informazione in più che potrebbe essere utile.Sto modellando all'interno di un DoE, quindi con l'approccio Fit Model (fattoriale al grado 2, con 7 fattori nel mix), ottengo una formula di previsione complessa e non lineare.Il modello matematico ha un buon adattamento (r-sq vicino a 1), ma prevede un risultato non realistico dato un certo aggiustamento dei fattori all'interno del profiler.....per esempio prevede un tempo di 45 ore negative .Sto facendo altri esperimenti per confermare (o meno) e perfezionare il modello man mano che procediamo.Ma mi piacerebbe mantenere la modellazione JMP all'interno della cornice della realtà (numeri positivi per tempo e masse di ingredienti), se possibile.
Ri: Mantenere positive le previsioni del modello JMP?Per quanto ne so, in JMP non è possibile adattare un modello lineare e forzare le previsioni a essere positive. Tuttavia, la domanda generale che fai non è in realtà una domanda JMP ma una domanda di modellazione.
Credo che una soluzione qui sia adattare un modello non lineare ai tuoi dati. Se scegli il giusto modello non lineare, le previsioni saranno costrette ad essere positive. Un'altra soluzione potrebbe essere quella di trasformare i tuoi dati in qualche modo, adattarli al modello e quindi non trasformarli (di nuovo, se lo fai correttamente puoi forzare le previsioni a essere positive). Qual è il giusto modello non lineare e/o qual è la giusta trasformazione dipende dai tuoi dati.
