切片のない一般化線形モデルこんにちは、
あなたの助けが必要です。 GLM を使用して、インターセプトなしで分析を行いたいと考えています。 「インターセプトなし」オプションを選択できません。
そこと同じ結果を取得したいです: http://support.sas.com/kb/24/992.html
GLM、distribution=Binomial、Link=Logitで「No Intercept」オプションをどのように取得するのかわかりません。
Re: 切片のない一般化線形モデルどうもありがとうございます！ お世話になります:)Re: 切片のない一般化線形モデルこんにちは@mhans 、
標準の JMP では可能ですが、テーブルを少し再構築する必要があります。 必要なのは、勝ちか負けかの名目上の結果変数であり、手元にあるのは、それらの発生頻度をまとめた表です。 ここでは、名目上のロジスティック スクリプトを保存した拡張テーブルを添付しました (詳細は以下で説明します)。 これらのテーブルの形式に注意してください。下の図は最初の行が選択された元のテーブルです。一番下は、その 1 つの集計行に対応する 13 行が選択された展開されたテーブルです。 ミルとデットの間の 13 回の対戦で 13 回あり、7 勝と 6 敗があり、上位テーブルの勝利 = 7 を反映していることに注意してください。 
モデルの設定は簡単です。[分析] > [モデルの適合] を選択し、結果を Y、すべてのチームをモデル効果として、[切片なし] をオンにします。 
これにより、次の出力が返され、一致することがわかります。
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 ) ))
ここでの一般化回帰の付加価値は、バックグラウンドで展開を処理する y 変数を定義するときに win/total 構造を直接指定できることです。
@ジュリアン
Re: 切片のない一般化線形モデルこんにちは@ジュリアン、
うわー、ありがとう！ なるほど、JMPでは可能なようですね。 私は JMP の「通常」バージョンしか持っていません。 このモデルを通常のバージョン (切片や GLM なしのロジスティック回帰として) で実行することは可能ですか?
「いいえ」の場合、出力を PDF 形式で送ってもらえますか?
この解決策には脱帽です。
Re: 切片のない一般化線形モデルこんにちは@mhans 、
あなたが今何をしようとしているのか、よりよく理解できました。 これらの結果 (Bradley-Terry モデル) と一致させるには、JMP Pro でのみ使用できる一般化回帰プラットフォームを使用する必要があります。 SAS の例で使用されているデータ テーブルの JMP バージョンを添付し、スクリプトをテーブルに保存しました。 これを再現する手順は次のとおりです。
1. [分析] > [モデルの適合] を起動します。
2. パーソナリティとして一般化回帰を指定し、二項分布として分布を指定します。
3. Win と Total の両方を Y、Columns として入力し、すべての予測子をモデル効果として入力します。
4. 下部の「インターセプトなし」にチェックを入れます。
[モデルの適合] ダイアログは次のようになります。
5. 「実行」をクリックし、表示されるダイアログで推定方法として「ロジスティック回帰」を指定し、「実行」をクリックします。
これにより、次の出力が返され、SAS の結果と一致することが確認できます。
この分析の JSL は次のとおりです。これも添付の表に保存されています。
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 ) )
)
);
これがお役に立てば幸いです!
@ジュリアン
Re: 切片のない一般化線形モデルこんにちは@ジュリアン、
お返事をありがとうございます。 名ばかりのロジスティックな性格を使うのはもう飽きた。 応答変数 y は公称値である必要があり、私の変数 y はメトリック (0 から 1 の間、勝利の割合) でした。 変数 y: 1 または -1 を使用してデータの新しい構造を作成し、データを次の形式でコピーしました
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
結果は SAS とは異なります。どうやって再現すればいいのか分かりません…
Re: 切片のない一般化線形モデルこんにちは@mhans 、
とは異なり、一般化線形モデル個性、その公称ロジスティックスモデルの適合におけるパーソナリティは、[モデルの適合] ダイアログ ウィンドウで [切片なし] ボックスをチェックすることにより、切片なしで実行できます。 このパーソナリティは、Firth Bias-Adjusted 推定値をチェックしていないと仮定すると、二項誤差分布とロジット リンク関数を備えた一般化線形モデル パーソナリティと同等の結果を返します (このボックスをチェックすると、モデル推定値は異なります)。 おそらくこれはあなたの状況にうまくいくでしょうか？
@ジュリアン
