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Extern studierte Residuen

Hallo zusammen! 

 

Ich habe einen Kunden, der auf die extern studentisierten Residuen zugreifen möchte, die für das studentisierte Residuendiagramm in der Regression der kleinsten Quadrate verwendet werden.  Hat jemand eine Möglichkeit, dies außerhalb der Plattform zu berechnen, oder weiß er, wie er zu diesen Werten kommt?

 

Beste,

 

M

Betreff: Extern studentisierte Residuen

Für mich sind die Werte unter Spalten speichern> Studentisierte Residuen die Werte, die in diesem Diagramm dargestellt werden. 

Ledi

Betreff: Extern studentisierte ResiduenDas habe ich auch gedacht, aber in der Dokumentation heißt es, dass sie unterschiedlich sind ( https://www.jmp.com/support/help/14-2/row-diagnostics.shtml ).

M
Betreff: Extern studentisierte Residuen

Ich habe mir keine der Zahlen angesehen, aber Sie können die Werte immer direkt aus dem Markierungssegment im Bericht abrufen:

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");

Betreff: Extern studentisierte Residuen

Das ist interessant. Ich habe versucht, mit der rechten Maustaste zu klicken und im Plot Anpassen auszuwählen, um zu sehen, was möglicherweise verfügbar ist. Ich kann nichts verwenden, also habe ich nicht an die Segmente gedacht.

Betreff: Extern studentisierte Residuen

FWIW, diese Methode hat mich (noch) nicht enttäuscht. . . ).

Betreff: Extern studentisierte Residuen

Genial! Vielen Dank, @ian_jmp !

 

Das hat sie erwischt!  

 

Außerdem war ich über diese letzte Nacht im Rätsel und bin auf eine Gleichung gestoßen, die die studentisierten Residuen in die extern studentisierten Residuen umwandelt.  Sie müssen nur die Anzahl der Faktoren im Modell angeben.  Die Gleichung ergibt sich aus Weisburgs Angewandter linearer Regression. es ist auf Seite 216 in der 4. Ausgabe.  Ich habe ein Skript am Ende Ihres Skripts hinzugefügt, damit sich alles an einem Ort befindet. 

 

Beste, 

 

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) ) ) ) );