다변량 다중 분석 옵션?JMP에 6 개의 독립 변수와 3 개의 종속 변수가있는 데이터를 분석하는 옵션이 있는지 확인하려고합니다.
다시 : 다변량 다중 분석 옵션?예, 그러나 모든 분석과 마찬가지로 수행하려는 작업에 따라 다릅니다 (분석의 요점은 무엇입니까?). MANOVA, PLS, Neural Networks, Partition Models 등 여러 요인과 여러 반응을 처리 할 수있는 몇 가지 가능성. 더있다.
다시 : 다변량 다중 분석 옵션? D 빠른 답변 감사합니다. 독립 변수가 5 가지 요소 (이 분화 요소)에 지정된 위험 점수가있는 데이터 세트로 작업하고 있으며 이러한 위험이 의료와 관련이 있는지 확인하려고합니다 (이 3 개 중 3 개 변수에 의해 정의되는 3 개 중 하나는 연속적이고 2 개는 이분법. 또한 이것은 중첩 데이터이므로 중첩 효과를 할당해야합니다.
다시 : 다변량 다중 분석 옵션?귀하의 지역에 적절한 분석을 제안 할 배경이 없습니다. 적절한 분석은 목표, 데이터 수집 방법, 통찰력 확보 등에 따라 달라집니다. 이 포럼은 수행 할 분석을 설명하기위한 것이 아니라 JMP를 사용하여 선택한 분석을 수행하는 방법을 설명합니다.
도움이 될만한 몇 가지 질문 / 의견. 모든 분석의 핵심은 모델입니다. 세 개의 개별 모델이 아닌 세 개의 응답을 모두 다루기 위해 SINGLE 모델이 필요한 이유가 있습니까? 대부분의 경우 여러 반응을 다루는 단일 모델을 가질 이유가 없습니다. 지속적인 응답과 두 개의 범주 형 응답이 있기 때문에 상황에 특히 적합합니다. 범주 형 반응은 연속 반응과 다르게 모델링해야합니다. 여러 응답으로 모델을 각 응답에 개별적으로 맞추면 단일 전체 모델보다 더 나은 모델을 사용할 수 있습니다.
중첩은 고려할 기술을 제한 할 수 있으므로 일부 문제를 일으킬 수 있습니다 (일부 기술은 중첩을 허용하지 않거나 관련이 없습니다). 통계 모델링에 대한 일부 텍스트를 보도록 권장합니다. Neter, Kutner 등의 응용 선형 통계 모델. 고려해야 할 좋은 것입니다. 분석에는 JMP의 Fit Model 플랫폼 사용이 포함될 수 있으므로 해당 플랫폼에서 JMP 문서를 읽는 것도 유용 할 수 있습니다.
이 정보가 당신을 시작할 수 있기를 바랍니다. 분석을 수행하고 행운을 빌어 포럼으로 돌아와서보다 구체적인 질문에 대해 커뮤니티에 도움을 요청하십시오.
다시 : 다변량 다중 분석 옵션? D 데이터를 설명하는 데 도움이 될 것이라고 생각했기 때문에 모든 세부 정보를 제공했습니다. 내 질문이 명확하지 않은 것 같습니다. 나는 이것을 위해 혼합 모델 분석을 사용하고 있으며 지금은 이것을 위해 SAS (proc mixed)를 사용하고 있습니다. JMP에서 혼합 모델 성격을 사용하려고 시도했을 때 Y에 이분법 종속 변수를 추가 할 수 없었습니다. 잘못되었지만 찾을 수없는 경우 JMP 문서를 찾아 보았습니다.
향후 분석을 위해 JMP 문서를 다시 읽을 것입니다. 그래도 감사합니다.
다시 : 다변량 다중 분석 옵션?JMP는 현재 혼합 모델에서 명목 또는 순서 응답을 지원하지 않습니다 (어쨌든 내 지식으로는!). PROC MIXED는 공칭 / 정서 응답에 적합한 옵션처럼 들립니다. JMP에서 SAS 프로그램을 호출 할 수 있으므로 JMP 세션을 유지하는 데 유용한 옵션이지만 여전히 PROC MIXED가 해당 응답에 대한 분석을 수행하도록합니다.
다시 : 다변량 다중 분석 옵션? D 빠른 답변 감사합니다. 이렇게하면 혼란이 사라집니다.
