¿Es posible usar SEM para las predicciones?Me gusta mucho el nuevo modelo de ecuación estructural (SEM) JMP-Pro 15, porque aquí también puede modelar fácilmente procesos muy complejos, incluso si el tiempo de cálculo es muy largo.
Además de estas ventajas en el análisis, también me gustaría utilizar el modelo creado para la predicción. ¿Alguien puede darme una pista de cómo hacerlo? No encontré Prediction Profiler en la plataforma.
Gracias de antemano!
Re: Kann man SEM auch für Vorhersagen nutzen?Hola @markus ,
¡Me alegra saber que te gusta la nueva plataforma SEM! Obtener un pronóstico depende del modelo que esté ajustando (¡y hay todo tipo de modelos que uno puede ajustar en SEM!). Si tiene un modelo de regresión (X -> Y), entonces usar las Estimaciones de parámetros es la clave. El coeficiente de regresión representa el cambio en el resultado, Y, para cada cambio de unidad en el predictor, X. Suponiendo que tiene una estimación de la intersección de Y, puede ensamblar una ecuación de regresión estándar, de modo que Y_hat = y_intercept + reg_coef * X , donde puede conectar diferentes valores de X para ver cómo cambia su Y (Y_hat) predicho.
Otro caso podría ser un modelo donde W -> X -> Y (llamado modelo de mediación, aquí X "media" la relación entre W e Y). Si está interesado en el efecto que W tiene sobre Y, entonces debe multiplicar los dos coeficientes de regresión para obtener el efecto "indirecto" de W a Y y luego usarlo para su ecuación de predicción.
Ahora, la buena noticia es que estamos planeando agregar el generador de perfiles en JMP Pro 16 para que esto se simplifique en el futuro. La otra buena noticia es que la estimación en 15.1 será mucho más rápida que 15.0, así que asegúrese de actualizar tan pronto como esté disponible 15.1 (en algún momento de febrero / 2020).
Re: ¿Puedes usar SEM para predicciones?Gracias Laura!
El modelo consta principalmente de 3 partes que están conectadas entre sí:
1) Algunas X, donde 2 son covariantes, predicen indirectamente una serie de Y a través de un factor latente.
2) Dos de estas Y se convierten en X para la siguiente etapa y predicen una Y junto con otras X
3) Esta Y se convierte en una nueva X para el nivel 3 y predice indirectamente, a través de otro factor latente, que varias Y finales se unirán con otras X
¿Cómo manejo estas estimaciones?
Para mayor claridad, agrego un diagrama de estructura.
