Ich mag die neue JMP-Pro 15 Structural Equation Model (SEM) sehr, da man hier auch sehr gut komplexe Vorgänge leicht modellieren kann - auch wenn die Rechendauer sehr lang ist.
Neben diesen Vorzügen in der Analyse, würde ich das erstellte Modell auch gerne für die Vorhersage nutzen. Kann mir jemand einen Tipp geben, wie das geht? Einen Prediction Profiler habe ich auf der Plattform keinen gefunden.
Danke im Vorraus!
Hallo @Markus ,
Freut mich, dass Ihnen die neue SEM-Plattform gefällt! Die Prognose hängt von dem Modell ab, das Sie anpassen (und es gibt alle Arten von Modellen, die in SEM passen!). Wenn Sie ein Regressionsmodell (X -> Y) haben, ist die Verwendung der Parameterschätzungen der Schlüssel. Der Regressionskoeffizient stellt die Änderung des Ergebnisses Y für jede Einheitsänderung des Prädiktors X dar. Angenommen, Sie haben eine Schätzung des Abschnitts von Y, können Sie eine Standard-Regressionsgleichung erstellen, so dass Y_hat = y_intercept + reg_coef * X Hier können Sie verschiedene X-Werte einfügen, um zu sehen, wie sich Ihr vorhergesagtes Y (Y_hat) ändert.
Ein anderer Fall könnte ein Modell sein, bei dem W -> X -> Y (als Mediationsmodell bezeichnet, hier "vermittelt" X die Beziehung zwischen W und Y). Wenn Sie an der Auswirkung von W auf Y interessiert sind, multiplizieren Sie die beiden Regressionskoeffizienten, um die "indirekte" Auswirkung von W auf Y zu erhalten, und verwenden Sie diese dann für Ihre Vorhersagegleichung.
Die gute Nachricht ist, dass wir den Profiler in JMP Pro 16 hinzufügen wollen, damit dies in Zukunft vereinfacht wird! Die andere gute Nachricht ist, dass die Schätzung für 15.1 viel schneller als 15.0 sein wird. Aktualisieren Sie daher, sobald 15.1 verfügbar ist (irgendwann im Februar 2020).
Danke Laura!
Das Modell besteht hauptsächlich aus 3 Teilen, die miteinander verbunden sind:
1) Einige Xs, bei denen 2 Covarianten sind, sagen indirekt über einen latenten Faktor eine Reihe von Ys voraus.
2) Zwei dieser Ys werden zu Xs für die nächste Stufe und sagen zusammen mit einigen anderen Xs ein Y voraus
3) Dieses Y wird zu einem neuen X für Stufe 3 und sagt indirekt über einen anderen latenten Faktor voraus, dass mit einigen anderen X eine Reihe von endgültigen Ys zusammenkommen wird
Wie gehe ich mit diesen Schätzungen um?
Zur Verdeutlichung füge ich ein Strukturdiagramm hinzu.
