直交回帰切片 CI2 つのメソッドブリッジ (210 対 280) の解釈結果のサポートが必要です。
Bland Altman プロットと直交近似の結果は以下のとおりです。
- この場合、JMP CIでインターセプトを計算するにはどうすればよいですか?
- 27.2 が重要かどうかを知る必要があります。 そんなはずはないのですが… 結果は異なり、平均差は約 0.27 です。
Re: 直交回帰切片 CI傾きの信頼区間の計算に使用されるアプローチがわかりません。 それは変えられないことはわかっています。 JMP スクリプトを作成して、必要な信頼区間を計算できます。
最後に、私が最初に説明したアプローチには間違いなく欠陥があります。 直交回帰では、誤差分散の比率を使用して関係を推定します。 非線形アプローチでは、誤差の分散が考慮されていません。 非線形アプローチにより、信頼区間がより狭くなるだろうと私は確信しています。
JMP Pro をお持ちの場合は、信頼区間を計算するのではなく、ブートストラップを使用して信頼区間を推定できます。
Re: 直交回帰切片 CIなるほど、分かりました。
JMPでCIを推定する方法がどのようなものかご存知ですか?
変更できますか?Re: 直交回帰切片 CIこれについてもう少し調査する中で、切片の信頼区間のアプローチを示しましたが、それがこのアプリケーションにとって正しい値であるかどうかはわかりません。 私が目にしている研究のほとんどは、適切な標準誤差を推定するにはジャックナイフ アプローチを使用する必要があると主張しています。 私が提案した非線形アプローチはそれを行いません。 したがって、解釈にはさらに注意してください。
Re: 直交回帰切片 CI正直に言うと、この切片をどのように解釈すればよいのかわかりません。 回帰では、誤差はデータ ポイントから回帰直線までの垂直距離です。 直交回帰の場合、点から線までの垂直距離です。 データが 98 ～ 100 の範囲にあることに加えて、この場合切片が実際にどのような値を提供するかはわかりません。 おそらく他の誰かが解釈を持っていれば、意見を言うかもしれません。
Re: 直交回帰切片 CIすごい、うまくいきました！ ありがとう。
解釈に注意するようアドバイスするとしたら、方法を比較するために何をすることを提案しますか?
平均差はほぼ 0 ですが、これほど大きな切片があるでしょうか? かなり小さい CI = [27.2, 27.3]Re: 直交回帰切片 CI直交フィットを行ったデータ テーブルに戻ります。 210 用の列と 280 用の列がありました。 X 軸には 210、Y 軸には 280 がありました。
新しい列を作成し、それを「モデル」と呼びます。 方程式は次のようになります。
パラメータに注目してください。 b0 、中央下にあり、直交フィットからの切片に近い初期値です。 次のパラメータを使用する式に注意してください。 b0および 210 列を乗算した直交フィットからのハードコードされた傾き。
次に、非線形フィット プラットフォームに進みます。 このモデル列は X、予測子式です。 280 列は Y、応答列になります。 「OK」をクリックします。 非線形コントロール パネルで、[実行] をクリックします。 それが止まると、 b0パラメータは直交結果のフィットと一致する必要があります。 次に、「信頼限界」ボタンをクリックして信頼区間を表示します。
切片の解釈は回帰モデルの解釈と同じではないことに注意してください。 傾きが 1 になることを期待しないのと同じように、280 と 210 が同じものを測定しているとしても、これが 0 になることは期待しません。 これは、Fit Orthogonal が X と Y の両方の変動を利用しているためです。 したがって、信頼区間をどのように解釈するかには細心の注意を払ってください。
Re: 直交回帰切片 CIそれはプライマリ データセット内の列である必要がありますか?
次のような構造があります。
つまり、新しい列「モノマー モデル」には、すべての観測値 (メソッド A とメソッド 
の値が含まれることになります。
モデリングが完了すると、プロットが完成します。
少しご案内いただけますか？
Re: 直交回帰切片 CIこれはあなたが思っているよりも難しいことです。 その理由を確認するには、直交近似からの予測値を保存します。 2 つの予測列が表示され、両方の数式がレポートの内容とは大きく異なります。 これは、X と Y の両方の不確実性によるものです。
欲しいものを手に入れるには、これから紹介する方法よりも良い方法があるはずですが、今は思いつきません。 したがって、アプローチは次のとおりです。
非線形推定を使用します。 切片 (レポートに表示された 27 に近い初期値) を唯一のパラメーターとして持つ線形モデルを含む数式を含む列を作成し、傾きをできるだけ多くの桁にハードコードします。 [分析] > [特殊なモデリング] > [非線形] を使用して、この新しい列を X として指定し、Y 変数を Y として指定します。 [実行] をクリックします。 切片が直交フィット レポートの内容に収束していることがわかります。 [信頼限界] ボタンをクリックすると、切片の信頼区間がパラメーター テーブルに表示されます。
