Vorhersageintervall in Profiler - Warum nicht in GenReg?Hallo allerseits - Es sieht so aus, als ob der Profiler "Fit Model / Standard Least Squares" jetzt Vorhersageintervalle im roten Dropdown-Menü (in JMP 15) anbietet. Aber wenn ich es richtig sehe, sind Vorhersageintervalle im Profiler für GenReg nicht verfügbar.
Weiß jemand warum das so ist? Oder fehlt mir etwas darüber, wie man sie in GenReg einschaltet?
Betreff: Vorhersageintervall in Profiler - Warum nicht in GenReg?Hey Jerry,
Vor ein paar Jahren hatte ich die gleiche Frage und habe mich an den technischen Support gewandt. Die allgemeine Antwort, die ich erhielt, war, dass die Annahmen hinter den Vorhersagegrenzen bei der Regression im Fall einer verallgemeinerten Regression nicht zutreffend sind. Ich kann mich nicht erinnern, wer die Frage gestellt hat, aber sie waren so freundlich, das von mir beigefügte Papier zu teilen. Es gibt einen Abschnitt, der die Berechnung des Vorhersagefehlers zeigt. Ich fand das aufschlussreich.
Ich frage mich auch, ob es eine allgemein passende Version von Vorhersagegrenzen gibt, wie z. B. einen Vorhersagefehler in dem Papier, der auf der Plattform bereitgestellt werden könnte. Ich mag es zu sehen, ob eine neue Beobachtung innerhalb der Vorhersagegrenzen liegt. So habe ich gelernt, ein DOE zu validieren. Meine Frage stellte sich, weil ich mehrere DOEs hatte, bei denen sich die Anpassung wesentlich besser als bei der Standardregression erwies, und ich fragte mich, wie ich das Modell validieren sollte.
Ich habe einen Hold-Out- oder Testsatz von Daten verwendet, um zu demonstrieren, wie gut ein Genreg-Modell Vorhersagen macht. Dies hat in einigen Fällen in meinem früheren Leben funktioniert und ist das, was ich in Demos verwendet habe. Ich denke nicht, dass dies völlig hilfreich ist, wenn Sie ein Modell validieren und sich nur ein oder zwei Runs leisten können. Ich bin gespannt, ob noch jemand einen Einblick hat, der hilfreich ist.
J
Betreff: Vorhersageintervall in Profiler - Warum nicht in GenReg?Vielen Dank, Jason. Ich glaube, wir hatten in unserer Vergangenheit den gleichen DoE-Lehrer wie ich: Wenn Sie ein Vorhersagemodell haben und einen Sweet Spot finden, führen Sie einen Bestätigungslauf durch. Wenn der Bestätigungslauf innerhalb der Vorhersagegrenzen liegt, wird das Modell bestätigt.
Eine Option in GenReg für Vorhersagegrenzen wäre großartig, auch wenn ich mich an die intelligenten Statistiker und Mathematiker wende, wenn es darum geht, ob dies möglich ist. Aus einer völlig intuitiven Perspektive scheint es (zumindest) eine Art Monte-Carlo-Schätzung für diese Werte zu geben. Hoffentlich nimmt ein Entwickler die Herausforderung an!
Betreff: Vorhersageintervall in Profiler - Warum nicht in GenReg?Ein bisschen mehr Info - Jordan Hiller konnte das Vorhersageintervall im Profiler nicht finden, und als ich zurückkam, konnte ich es auch nicht finden. Nach einigem Graben konnte ich es finden (in JMP 14 und in 15, Least Squares Only). Es ist jedoch schwer fassbar, und ich habe nicht herausgefunden, warum.
Wenn Sie die Beispieldatendatei InjectionMolding.jmp öffnen, gehen Sie zu Analysieren / Modell anpassen. Ein LogLinear Varianz-Modell wird angepasst. Schalten Sie den Profiler ein, gehen Sie zum roten Hotspot, und es gibt die Option Vorhersageintervall in seiner ganzen Pracht.
Was ich nicht verstehe, ist, warum es in anderen Analysen nicht für mich aufgetaucht ist. Ich werde weiter suchen.
Betreff: Vorhersageintervall in Profiler - Warum nicht in GenReg?Hallo,
Ich denke, man könnte fraktioniertes gewichtetes Bootstrapping und Simulation verwenden, um eine angemessene Aussage über etwas zu erhalten, das nahe am Vorhersageintervall liegt. Dies ist ein ziemlich neuer Ansatz (Phil Ramsey und Chris G. arbeiten daran, und ich glaube, Mike A. hat ein Add-In zum Generieren der in diesem Ansatz verwendeten Autovalidierungsspalte erstellt). Ein anderer sogar manueller Ansatz könnte darin bestehen, Bootstrap-Schätzungen vorzunehmen und dann mit der Modellformel und den extremsten Schätzungen jedes Faktors eine Art von Worst-Case-Szenario zu simulieren, das Sie als Vorhersageintervall verwenden könnten (hoffentlich ist dies auch statistisch gültig genug?). Zumindest sollten Sie einige konservative Grenzen erhalten.
Martin
