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Residui esternalizzati

Ciao a tutti! 

 

Ho un cliente che vorrebbe accedere ai residui studentizzati esternamente utilizzati per il diagramma dei residui studentizzati nella regressione dei minimi quadrati.  Qualcuno ha un modo per calcolarlo al di fuori della piattaforma o sapere come arrivare a quei valori?

 

Migliore,

 

M

Ri: Residui esternalizzati

Mi sembra che le colonne salvate> i residui studentizzati siano i valori tracciati su quel grafico. 

Ledi

Ri: Residui esternalizzatiLo pensavo anch'io, ma secondo il documento sono diversi ( https://www.jmp.com/support/help/14-2/row-diagnostics.shtml ).

M
Ri: Residui esternalizzati

Non ho esaminato nessuno dei numeri, ma puoi sempre ottenere i valori direttamente dall'indicatore seg nel rapporto:

NamesDefaultToHere(1);

dt = Open("$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp");

// Fit Model
fm = dt << Fit Model(
     Y( :height ),
     Effects( :weight ),
     Personality( "Standard Least Squares" ),
     Emphasis( "Effect Leverage" ),
     Run(
      :height << {Summary of Fit( 0 ), Analysis of Variance( 0 ),
      Parameter Estimates( 0 ), Effect Tests( 0 ), Effect Details( 0 ),
      Lack of Fit( 0 ), Scaled Estimates( 0 ), Plot Actual by Predicted( 1 ),
      Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 1 ),
      Plot Effect Leverage( 1 ), Plot Residual by Normal Quantiles( 0 ),
      Box Cox Y Transformation( 0 )}
     ),
     SendToReport(
      Dispatch(
       {"Response height", "Whole Model"},
       "Regression Plot",
       OutlineBox,
       {Close( 1 )}
      ),
      Dispatch(
       {"Response height", "Whole Model"},
       "Actual by Predicted Plot",
       OutlineBox,
       {Close( 1 )}
      )
     )
    );

// Get values directly from the marker seg . . .    
fmRep = Report(fm);
frame = fmRep[FrameBox(4)];
mySeg = (frame << Find Seg( Marker Seg( 1 ) ));
xVals = mySeg << Get X Values;
yVals = mySeg << Get Y Values;
dt2 = asTable(xVals||yVals, << columnNames({"Row Number", "Studentized Residual"}));
dt2 << setName("Residuals");

Ri: Residui esternalizzati

È interessante. Ho provato a fare clic con il tasto destro e selezionare Personalizza nella trama per vedere cosa potrebbe essere disponibile. Non c'è niente che posso usare, quindi non ho pensato ai segmenti.

Ri: Residui esternalizzati

FWIW, questo metodo non mi ha mai deluso (ancora. . . ).

Ri: Residui esternalizzati

Eccezionale! Grazie, @ian_jmp !

 

Li ho presi!  

 

Inoltre, stavo sconcertando per l'ultima notte e mi sono imbattuto in un'equazione che convertirà i residui studentizzati in residui studentizzati esternamente.  Devi solo fornire il numero di fattori nel modello.  L'equazione è fuori dalla regressione lineare applicata di Weisburg. è a pagina 216 nella 4a edizione.  Ho aggiunto uno script alla fine del tuo script in modo che tutto sia in un unico posto. 

 

Migliore, 

 

M

</CODE></P> <PRE><CODE class=" language-jsl">Names Default To Here( 1 ); Clear Log(); dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" ); // Fit Model fm = dt << Fit Model( Y( :height ), Effects( :weight ), Personality( "Standard Least Squares" ), Emphasis( "Effect Leverage" ), Run( :height << {Summary of Fit( 0 ), Analysis of Variance( 0 ), Parameter Estimates( 0 ), Effect Tests( 0 ), Effect Details( 0 ), Lack of Fit( 0 ), Scaled Estimates( 0 ), Plot Actual by Predicted( 1 ), Plot Residual by Predicted( 1 ), Plot Studentized Residuals( 1 ), Plot Effect Leverage( 1 ), Plot Residual by Normal Quantiles( 0 ), Box Cox Y Transformation( 0 )} ), SendToReport( Dispatch( {"Response height", "Whole Model"}, "Regression Plot", OutlineBox, {Close( 1 )} ), Dispatch( {"Response height", "Whole Model"}, "Actual by Predicted Plot", OutlineBox, {Close( 1 )} ) ) ); /*METHOD 1 Pull Externally Studentized Residuals from the plot */ // Grab the report object fmRep = Report( fm ); // Grab the ESR plot frame box frame = fmRep[FrameBox( 4 )]; // Grab the marker segment in the frame box and pull the values mySeg = (frame << Find Seg( Marker Seg( 1 ) )); yVals = mySeg << Get Y Values; /*METHOD 2 Convert Studentized Residuals to Externally Studentized Residuals (Applied Linear Regression, 4th Ed, 2014 - pg 216) note the denominator removes one df for the intercept so p should be the df from the model ANOVA*/ // define the total number of terms in the model from the model ANOVA p = 1; //export the studentized residuals to the data table and gather table information fm << Studentized Residuals; r = Column( N Cols() ); n = N Rows( dt ); // create a blank matrix for the values ESR = []; // loop through the residuals matrix (last column in the dt) and calculate the ESR. For( i = 1, i <= n, i++, // calculation per reference above k = r[i] * Sqrt( (n - p - 2) / (n - p - 1 - (r[i] ^ 2)) ); // insert the ESR value into the matrix ESR = V Concat( ESR, k ); ); // create a new column in the data table with the values (from both methods and method 2 as a formula column) dt << New Column( "Externally Studentized Residuals (From Report)", Set Values( yVals ) ); dt << New Column( "Externally Studentized Residuals", Set Values( ESR ) ); dt << New Column( "Externally Studentized Residuals (Formula)", Formula( Parameter( {p = 1}, :Studentized Resid height * Sqrt( (N Rows() - p - 2) / (N Rows() - p - 1 - :Studentized Resid height ^ 2) ) ) ) );