¿Mantener las predicciones del modelo JMP positivas?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />¿Hay alguna manera de obligar a JMP a mantener una predicción del modelo (por ejemplo, un "tiempo de reacción") positiva (es decir, por encima de cero)?Me pregunto si esa restricción ayudaría a construir un modelo más realista para mi conjunto de datos.
Re: ¿Mantener positivas las predicciones del modelo JMP?Podría intentar tomar una transformación de registro de la variable de respuesta
dave
Re: ¿Mantener positivas las predicciones del modelo JMP?Ah, terminología. Cuando un estadístico (como yo) habla de un modelo no lineal, se garantiza que ese término no lineal confundirá a cualquiera que no sea estadístico. Lo lamento.
Su modelo cuadrático (factorial hasta el grado 2) se considera un modelo "lineal" en esta terminología, aunque tiene términos e interacciones al cuadrado y el resultado no es una línea recta.
Lo que quise decir con no lineal fue algo así como un ajuste exponencial, o por partes, o cualquier otra cosa que no sea un polinomio, que es lo que JMP ajusta en Fit Model.
Lo anterior no es realmente relevante para resolver el problema, pero podría serlo en el futuro. ¿Entonces, dónde nos deja eso? Creo que debe decidir si necesita un buen ajuste cerca de un valor de respuesta de cero, dónde tiene problemas, o un buen ajuste en otro lugar, o ambos. ¿El objetivo de este modelo es predecir una respuesta cercana a cero? Además, cuando usa el generador de perfiles y obtiene un tiempo de -45, esto podría indicar que está tratando de predecir en un área no factible o en un área donde el modelo no se aplica. Por último, me sigue preocupando que afirmes que obtienes un r-sq cercano a 1 (¿qué significa "cerrar"?) y, sin embargo, el generador de perfiles te da predicciones negativas. ¿Está arrastrando los controles deslizantes del generador de perfiles más allá del rango de los datos x?
Re: ¿Mantener positivas las predicciones del modelo JMP?Podría proporcionar más información que podría ser útil.Estoy modelando dentro de un DoE, por lo que con el enfoque Fit Model (factorial de grado 2, con 7 factores en la combinación), obtengo una fórmula de predicción compleja y no lineal.El modelo matemático tiene un buen ajuste (r-sq cercano a 1), pero predecirá un resultado no realista dados ciertos ajustes de los factores dentro del generador de perfiles... por ejemplo, predecirá un tiempo de 45 horas negativas. .Estoy haciendo otros experimentos para confirmar (o no) y refinar el modelo a medida que avanzamos.Pero me gustaría mantener el modelado de JMP dentro del marco de la realidad (números positivos para el tiempo y masas de ingredientes) si es posible.
Re: ¿Mantener positivas las predicciones del modelo JMP?Hasta donde yo sé, JMP no tiene la capacidad de ajustar un modelo lineal y forzar que las predicciones sean positivas. Sin embargo, la pregunta general que hace no es realmente una pregunta de JMP sino una pregunta de modelado.
Creo que una solución aquí es ajustar un modelo no lineal a sus datos. Si elige el modelo no lineal correcto, las predicciones se verán obligadas a ser positivas. Otra solución podría ser transformar sus datos de alguna manera, ajustar el modelo y luego deshacer la transformación (nuevamente, si hace esto correctamente, puede forzar que las predicciones sean positivas). Cuál es el modelo no lineal correcto y/o cuál es la transformación correcta depende de sus datos.
