JMP 모델 예측을 긍정적으로 유지하시겠습니까?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />JMP가 모델 예측(예: "반응 시간")을 양수(예: 0 이상)로 유지하도록 하는 방법이 있습니까?이 제약 조건이 내 데이터 세트에 대한 보다 현실적인 모델을 구축하는 데 도움이 되는지 궁금합니다.
Re: JMP 모델 예측을 긍정적으로 유지합니까?응답 변수의 로그 변환을 시도해 볼 수 있습니다.
데이브
Re: JMP 모델 예측을 긍정적으로 유지합니까?아, 용어. 저와 같은 통계학자가 비선형 모델에 대해 말할 때 비선형이라는 용어는 통계학자가 아닌 사람을 혼란스럽게 합니다. 미안합니다.
2차 모형(계수에서 2차까지)은 제곱 항과 상호 작용이 있고 결과가 직선이 아니더라도 이 용어에서 "선형" 모형으로 간주됩니다.
비선형이라는 말은 지수, 조각별 적합 또는 JMP가 모델 적합에 적합한 다항식 이외의 것을 의미했습니다.
위의 내용은 문제 해결과 실제로 관련이 없지만 향후에 있을 수 있습니다. 그래서, 그것은 우리를 어디로 떠나나요? 문제가 있는 응답 값이 0 근처에 잘 맞는지, 다른 곳에 잘 맞는지 또는 둘 다 필요한지 결정해야 한다고 생각합니다. 이 모델링의 목표는 0에 가까운 반응을 예측하는 것입니까? 또한 프로파일러를 사용하여 시간이 -45가 되면 실행 불가능한 영역이나 모델이 적용되지 않는 영역에서 예측을 시도하고 있음을 나타낼 수 있습니다. 마지막으로, 나는 당신이 r-sq가 1에 가깝다고 주장하지만("가까운"은 무엇을 의미합니까?) 프로파일러가 부정적인 예측을 제공하는 것에 대해 여전히 우려하고 있습니다. x 데이터 범위를 넘어 프로파일러 슬라이더를 드래그하고 있습니까?
Re: JMP 모델 예측을 긍정적으로 유지합니까?도움이 될 만한 정보를 더 제공할 수 있습니다.저는 DoE 내에서 모델링하고 있으므로 Fit Model 접근 방식(계수에서 차수 2로, 혼합에 7개의 요인 포함)을 사용하여 복잡한 비선형 예측 공식을 얻습니다.수학적 모델은 잘 맞지만(r-sq가 1에 가까움) 프로파일러 내에서 요인을 특정 조정하면 비현실적인 결과를 예측합니다. 예를 들어 음수 45시간의 시간을 예측합니다. .나는 우리가 진행하면서 모델을 확인하고(또는 하지 않고) 다듬기 위해 다른 실험을 하고 있습니다.하지만 가능하면 JMP 모델링을 현실의 틀 내에서 유지하고 싶습니다(시간과 재료의 양은 양수).
Re: JMP 모델 예측을 긍정적으로 유지합니까?내가 아는 한 JMP에는 선형 모델에 적합하고 예측이 긍정적이 되도록 하는 기능이 없습니다. 그러나 일반적인 질문은 실제로 JMP 질문이 아니라 모델링 질문입니다.
여기서 한 가지 해결책은 비선형 모델을 데이터에 맞추는 것입니다. 올바른 비선형 모델을 선택하면 예측이 긍정적이 됩니다. 또 다른 해결책은 어떻게든 데이터를 변환하고 모델에 맞춘 다음 변환을 취소하는 것입니다(다시 말하지만 이 작업을 제대로 수행하면 예측이 긍정적이 되도록 강제할 수 있습니다). 올바른 비선형 모델 및/또는 올바른 변환이 무엇인지는 데이터에 따라 다릅니다.
