Interpretación de resultados de modelos generalizados en la escala original.Tal vez esta es una pregunta tonta, pero soy nuevo en los modelos generalizados. He realizado un modelo beta generalizado en algunos datos de proporción que naturalmente está entre 0 y 1. El modelo produce estimaciones de parámetros que son significativamente diferentes entre los grupos de tratamiento, según lo esperado. El problema que tengo es que las estimaciones de los parámetros están en una nueva escala que no está entre 0 y 1. Supongo que esto se debe a algún tipo de transformación que el programa utiliza para ejecutar el modelo. Quiero poder interpretar estos resultados en la escala original. es decir: los ratones de prueba consumieron el 95% de la alimentación tratada con el producto A (intervalo de confianza [97%, 93%]), mientras que la alimentación tratada con el producto B solo tuvo un consumo del 20% (intervalo de confianza [24%, 16%]) ¿Alguien sabe una manera fácil de volver atrás transformando las estimaciones?
Re: Interpretación de resultados de modelos generalizados en la escala originalHola @Mananahi ,
¿Por "modelo generalizado" te refieres a la personalidad de regresión generalizada en el modelo de ajuste? Asumiré que para esta respuesta, pero si estás haciendo algo más, avísame.
Los modelos como este emplean una función de enlace, por lo que las estimaciones de sus parámetros, como notó, no están en las unidades originales de su variable. Aquí hay un enlace a la Detalles estadísticos para aquellas distribuciones de respuesta. , y aquí están los detalles específicos para la beta:
Hay mucho que desempaquetar allí, y mi sugerencia es que no trabajes a través de las fórmulas porque hay una forma más fácil en jmp. Mi método de acceso para crear un perfil de la respuesta en las unidades originales en función de las variables de entrada es el Perfil de predicción. Puede acceder a esto debajo del Triángulo rojo para su modelo (al lado de Probabilidad máxima) y luego seleccione Perfiladores> Perfilador. Esto agregará el Perfil de predicción al informe, que le permite crear un perfil interactivo (hacer clic) en la respuesta Y en función de sus entradas. Lo que se informa a lo largo de la izquierda es la respuesta promedio dadas las entradas que selecciona y el intervalo de confianza del 95% en torno a esa estimación puntual.
¡Espero que esto ayude!
@Julian
