C'est peut-être une question idiote mais je suis novice dans les modèles généralisés. J'ai effectué un modèle généralisé bêta sur certaines données de proportion qui sont naturellement comprises entre 0 et 1. Le modèle génère des estimations de paramètres qui diffèrent considérablement entre les groupes de traitement, comme prévu. Le problème que je rencontre est que les estimations de paramètres sont sur une nouvelle échelle qui n’est pas comprise entre 0 et 1. Je suppose que cela est dû à une sorte de transformation utilisée par le programme pour exécuter le modèle. Je veux être capable d'interpréter ces résultats sur l'échelle originale. C'est-à-dire que les souris testées ont consommé 95% de l'aliment traité avec le produit A (intervalle de confiance [97%, 93%]) alors que l'aliment traité avec le produit B n'a consommé que 20% (intervalle de confiance [24%, 16%]) Quelqu'un sait-il un moyen facile de transformer les estimations?
salut @Mananahi ,
Par «modèle généralisé», voulez-vous dire la personnalité de la régression généralisée dans Fit Model? J'assume donc pour cette réponse, mais si vous faites autre chose, faites le moi savoir.
Les modèles tels que celui-ci utilisent une fonction de liaison, de sorte que vos estimations de paramètres, comme vous l'avez remarqué, ne sont pas dans les unités d'origine de votre variable. Voici un lien vers le détails statistiques pour les distributions de réponse , et voici les détails spécifiques à la bêta:
Il y a beaucoup de choses à décompresser là-bas, et ma suggestion est de ne pas travailler vous-même à travers les formules car il existe un moyen plus simple d'utiliser jmp. Ma méthode de prédilection pour profiler la réponse dans les unités d'origine en fonction des variables d'entrée est le profileur de prédiction. Vous pouvez y accéder sous le triangle rouge correspondant à votre modèle (en regard de Maximum de vraisemblance), puis sélectionnez Profilers> Profileur. Cela ajoutera le profileur de prévision au rapport, ce qui vous permettra de profiler de manière interactive (cliquer) la réponse Y en fonction de vos entrées. Ce qui est indiqué à gauche est la réponse moyenne en fonction des entrées sélectionnées et de l'intervalle de confiance de 95% autour de cette estimation ponctuelle.
J'espère que ça aide!
@julien
