Noviembre de 2017: nota del autor:
Este complemento no hace un buen trabajo manejando las ventanas de Fit Group.Este tipo de resultado solía aparecer solo cuando se usaba regresión por pasos, pero ahora JMP los usa para mínimos cuadrados estándar cuando hay múltiples respuestas presentes.En este caso, el complemento probablemente sólo detectará la primera respuesta.Para aquellos de ustedes que tienen la capacidad intelectual para modelar múltiples respuestas simultáneamente, les proporcionaré una actualización del complemento, pero probablemente esperaré y la combinaré con soporte para la versión 14 de JMP.
Última actualización (mayo de 2017)
En la versión original de este complemento, se descubrieron modelos basados en ventanas abiertas. Ahora,. Si no hay ventanas de modelo abiertas, el complemento escaneará los scripts adjuntos a la tabla de datos actual. Todos los scripts que se hayan guardado desde la plataforma Fit Model se utilizarán para generar estadísticas resumidas e información de diagnóstico:
Además, se han implementado las siguientes mejoras: -
- Los gráficos residuales ahora tienen una curva más suave para ayudar a identificar la curvatura
- Ahora es posible trazar residuos versus variables no incluidas en el modelo.
- La plataforma de partición se utiliza para modelar la variación residual para ayudar a identificar variables latentes.
- El complemento ahora puede realizar una verificación para verificar que tiene la última versión.
Los detalles de esta actualización se incluyen en esta publicación de blog .
Descripción detallada (basada en la versión anterior)
Este complemento agrega diversa información de diagnóstico de modelos en una única ventana con pestañas.El complemento también explora varias opciones de transformación que se pueden aplicar a las respuestas.
El complemento descubre automáticamente ventanas de modelo (modelos de mínimos cuadrados generados mediante Ajustar modelo o mediante pasos) y genera la siguiente información:
Modelos
- Lista de modelos agrupados por respuesta, con estadísticas resumidas de ajuste para cada modelo
Términos
- Lista de términos para el modelo seleccionado.
Efectos
- Gráfico de efectos de probabilidad media normal.Para reducir el desorden, se utilizan abreviaturas en el gráfico con una leyenda que muestra los nombres de los factores asociados.
Derechos residuales de autor
- Gráfica de probabilidad normal de residuos
- Residuos versus respuesta
- Residuos por orden de ejecución
- Distancia del cocinero
- Residuos frente a cada predictor
- Variables residuales versus variables no modelo
Transformaciones
- Prueba de transformación Box-Cox con etiquetado fácil de usar para el parámetro lambda
- Estadísticas de comparación de modelos: se realizan varias transformaciones y se generan estadísticas de comparación, incluida una medida de complejidad
- Los enlaces de la tabulación de comparación de modelos permiten lanzar y revisar estos nuevos modelos rápidamente.
Salida de ejemplo
Demostración en vídeo
https://www.youtube.com/watch?v=HFMCXI_9jBs
