Verallgemeinerte lineare Modelle ohne AchsenabschnittHallo,
Ich brauche deine Hilfe. Ich möchte eine Analyse mit GLM durchführen, aber ohne Intercept. Ich kann die Option „Kein Abfangen“ nicht auswählen.
Ich möchte die gleichen Ergebnisse wie dort erhalten: http://support.sas.com/kb/24/992.html
Ich habe keine Ahnung, wie man in GLM die Option „No Intercept“ bekommt, distribution=Binomial, Link=Logit
Ich werde für Ihre Hilfe sehr dankbar sein
Betreff: Verallgemeinerte lineare Modelle ohne AchsenabschnittHallo @mhans ,
Dies ist im Standard-JMP möglich, erfordert jedoch eine geringfügige Umstrukturierung Ihrer Tabelle. Was Sie brauchen, ist eine nominale Ergebnisvariable für Gewinn oder Verlust, und was Sie haben, ist eine zusammenfassende Tabelle der Häufigkeiten dieser Ereignisse. Ich habe hier eine solche erweiterte Tabelle angehängt, in der das nominelle Logistikskript gespeichert ist (mehr dazu weiter unten). Beachten Sie die Form dieser Tabellen. Im Bild unten ist die Originaltabelle mit der ersten ausgewählten Zeile zu sehen, unten ist die erweiterte Tabelle mit den 13 ausgewählten Zeilen, die dieser zusammengefassten Zeile entsprechen. Beachten Sie, dass es 13 gibt, das sind die 13 Wettbewerbe zwischen Mil und Det, und es gibt 7 Siege und 6 Niederlagen, was den Sieg = 7 in der oberen Tabelle widerspiegelt. 
Das Modell lässt sich einfach einrichten: Analysieren > Modell anpassen, mit Ergebnis als Y, allen Teams als Modelleffekten und der Option „Kein Schnittpunkt“ aktiviert. 
Dies gibt die folgende Ausgabe zurück, bei der Sie Übereinstimmungen sehen werden:
Fit Model(
Y( :Outcome ),
Effects( :mil, :det, :tor, :new, :bos, :cle, :bal ),
No Intercept( 1 ),
Choose High Target( 1 ),
Personality( "Nominal Logistic" ),
Run( Likelihood Ratio Tests( 1 ), Wald Tests( 0 ) ))
Der Mehrwert der verallgemeinerten Regression besteht hier darin, dass Sie die Win/Total-Struktur direkt angeben können, wenn Sie Ihre y-Variable definieren, die die Erweiterung im Hintergrund übernimmt.
@julianisch
Betreff: Verallgemeinerte lineare Modelle ohne AchsenabschnittHallo @julianisch ,
Wow, danke! Ich sehe, dass es in JMP möglich ist. Ich habe nur die „normale“ Version von JMP. Ist es möglich, dieses Modell mit der normalen Version (als logistische Regression ohne Intercept oder GLM) durchzuführen?
Wenn nein, können Sie mir die Ausgabe im PDF-Format senden?
Hut ab vor dieser Lösung.
Betreff: Verallgemeinerte lineare Modelle ohne AchsenabschnittHallo @mhans ,
Ich verstehe jetzt besser, was Sie vorhaben. Um diese Ergebnisse abzugleichen (Bradley-Terry-Modell), müssen Sie die Generalized Regression-Plattform verwenden, die nur in JMP Pro verfügbar ist. Ich habe eine JMP-Version der in diesem SAS-Beispiel verwendeten Datentabelle angehängt und das Skript in der Tabelle gespeichert. Hier sind die Schritte, um dies zu reproduzieren:
1. Starten Sie Analysieren > Modell anpassen.
2. Geben Sie Generalisierte Regression als Persönlichkeit und Verteilung als Binomial an.
3. Geben Sie sowohl „Win“ als auch „Gesamt“ als Y-Spalten ein und geben Sie alle Prädiktoren als Modelleffekte ein.
4. Aktivieren Sie unten „No Intercept“.
Ihr Dialogfeld „Modell anpassen“ sollte nun wie folgt aussehen:
5. Klicken Sie auf „Ausführen“, geben Sie im daraufhin angezeigten Dialogfeld „Logistische Regression“ als Schätzmethode an und klicken Sie auf „Los“:
Dadurch wird die folgende Ausgabe zurückgegeben, von der Sie bestätigen können, dass sie mit den SAS-Ergebnissen übereinstimmt.
Hier ist die JSL für diese Analyse, die auch in der angehängten Tabelle gespeichert ist.
Fit Model(
Y( :win, :total ),
Effects( :mil, :det, :tor, :new, :bos, :cle, :bal ),
No Intercept( 1 ),
Personality( "Generalized Regression" ),
Generalized Distribution( "Binomial" ),
Run(
Fit( Estimation Method( Logistic Regression ), Validation Method( None ) )
)
);
Ich hoffe das hilft!
@julianisch
Betreff: Verallgemeinerte lineare Modelle ohne AchsenabschnittHallo @julianisch ,
Danke für deine Antwort. Ich habe es satt, die nominelle logistische Persönlichkeit zu verwenden. Die Antwortvariable y sollte nominal sein, meine Variable y war metrisch (zwischen 0 und 1, ein Prozentsatz der Siege). Ich habe eine neue Struktur für meine Daten mit der Variablen y: 1 oder -1 erstellt und die Daten in das Formular kopiert
1 -1 0 0 0 0 0 7 1
1 0 -1 0 0 0 0 9 1
(...)
0 0 0 0 0 1 -1 6 1
(new part of data)
-1 1 0 0 0 0 0 6 -1
-1 0 1 0 0 0 0 4 -1
(...)
0 0 0 0 0 -1 1 7 -1
Die Ergebnisse sind nicht die gleichen wie bei SAS.Ich habe keine Ahnung, wie ich es reparieren soll ...
Betreff: Verallgemeinerte lineare Modelle ohne AchsenabschnittHallo @mhans ,
im Gegensatz zu den Verallgemeinertes lineares Modell Persönlichkeit, die Nominale Logistik Die Persönlichkeitsanalyse in „Modell anpassen“ kann ohne Schnittpunkt ausgeführt werden, indem im Dialogfenster „Modell anpassen“ das Kontrollkästchen „Kein Schnittpunkt“ aktiviert wird. Diese Persönlichkeit liefert äquivalente Ergebnisse wie die Persönlichkeit des verallgemeinerten linearen Modells mit einer Binomialfehlerverteilung und einer Logit-Link-Funktion, vorausgesetzt, Sie haben die Firth Bias-adjusted-Schätzungen nicht aktiviert (wenn dieses Kontrollkästchen aktiviert ist, unterscheiden sich die Modellschätzungen). Vielleicht funktioniert das für Ihre Situation?
@julianisch
