Verallgemeinerte Modellergebnisse auf der ursprünglichen Skala interpretierenVielleicht ist das eine dumme Frage, aber ich bin neu in verallgemeinerten Modellen. Ich habe ein verallgemeinertes Beta-Modell für einige Anteilsdaten durchgeführt, die natürlich zwischen 0 und 1 liegen. Das Modell gibt erwartungsgemäß Parameterschätzungen aus, die zwischen den Behandlungsgruppen signifikant unterschiedlich sind. Das Problem, das ich habe, ist, dass die Parameterschätzungen auf einer neuen Skala liegen, die nicht zwischen 0 und 1 liegt. Ich gehe davon aus, dass dies auf eine Art Transformation zurückzuführen ist, mit der das Programm das Modell ausführt. Ich möchte diese Ergebnisse im Originalmaßstab interpretieren können. Das heißt: Die Testmäuse konsumierten 95% des mit Produkt A behandelten Futters (Konfidenzintervall [97%, 93%]), während das mit Produkt B behandelte Futter nur 20% konsumierte (Konfidenzintervall [24%, 16%]) Kennt jemand eine einfache Möglichkeit, die Schätzungen zurück zu transformieren?
Betreff: Interpretation verallgemeinerter Modellergebnisse auf der ursprünglichen SkalaHallo @Mananahi ,
Mit "generalisiertes Modell" meinen Sie die generalisierte Regressionspersönlichkeit im Fit-Modell? Ich nehme das für diese Antwort an, aber wenn Sie etwas anderes tun, lassen Sie es mich wissen.
Modelle wie dieses verwenden eine Verknüpfungsfunktion, sodass Ihre Parameterschätzungen, wie Sie bemerkt haben, nicht in den ursprünglichen Einheiten Ihrer Variablen vorliegen. Hier ist ein Link zum statistische Details für diese Antwortverteilungen , und hier sind die spezifischen Details für die Beta:
Dort gibt es viel zu entpacken, und ich empfehle, die Formeln nicht selbst durchzuarbeiten, da es in jmp einen einfacheren Weg gibt. Meine Methode zum Profilieren der Antwort in den ursprünglichen Einheiten als Funktion der Eingabevariablen ist der Prediction Profiler. Sie können unter dem roten Dreieck für Ihr Modell darauf zugreifen (neben Maximum Likelihood) und dann Profiler> Profiler auswählen. Dadurch wird der Prediction Profiler an den Bericht angehängt, sodass Sie die Antwort Y in Abhängigkeit von Ihren Eingaben interaktiv profilieren (durchklicken) können. Links wird die mittlere Antwort bei den von Ihnen ausgewählten Eingaben und das 95% -Konfidenzintervall um diese Punktschätzung angegeben.
Ich hoffe das hilft!
@julianisch
