Bootstrap mit einer Messung pro PersonHallo,
Ich verfüge über eine Datenbank mit wiederholt durchgeführten Messungen an Einzelpersonen. Bei jeder neuen Messung an einem Individuum unterscheiden sich die Messungen, mit Ausnahme der Strukturgrößenmessungen, die einmal durchgeführt wurden und daher gleich bleiben.
Ich möchte einen Bootstrap durchführen, aber ist dies mit JMP möglich, da nur eine Messung pro Person zufällig bei jeder erneuten Probenahme durchgeführt wird?
Vielen Dank im Voraus für Ihre Hilfe!
Grundlegende Datenanalyse und ModellierungVerbraucher- und MarktforschungDatenzugriffMassenanpassungPrädiktive Modellierung und maschinelles LernenBetreff: Bootstrap mit einer Messung pro PersonDie Bootstrap-Funktion in JMP Pro bietet keine Möglichkeit, die Bootstrap-Beispiele zu schichten. Es ist für die einfache, häufige Situation gedacht, in der die einzelnen Beobachtungen die experimentelle Einheit und Fehler darstellen. Durch die Randomisierung soll die empirische Stichprobenverteilung unter der Nullhypothese entwickelt werden. Dies würde funktionieren, wenn Sie alle Reaktionen innerhalb des Subjekts bis auf eine eliminieren würden, beispielsweise die letzte Messung oder die mittlere Messung, bevor Sie die Analyse durchführen. Die Frage hängt von den Fehlern ab: Glauben Sie, dass die experimentelle Einheit die Messung oder das Subjekt ist? Müssen Sie einen oder zwei Fehler modellieren?
Eine andere Möglichkeit, die einzelnen Messungen einzubeziehen, ist die Verwendung von „ Teilgewichte ' (d. h. ein nicht ganzzahliger Häufigkeitswert) im Bootstrap. Anstatt zu versuchen, jeweils eine Antwort aufzunehmen, würden Sie jeder Antwort eine Chance geben, aufgenommen zu werden. Ein geeignetes Gewicht könnte die reziproke lokale Frequenz sein. Wenn Sie 5 Messungen für dasselbe Thema hatten, verwenden Sie 1/5 = 0,2 für die Häufigkeit aller 5 Antworten. Eine Spaltenformel mit 1/Col Number( Y, Subject ) würde den Zweck erfüllen.
Außerdem möchte ich Ihre Absicht klarstellen. Beim Bootstrapping wird eine Stichprobe mit Ersetzung verwendet. Selbst wenn Sie also nur eine Messung pro Proband haben, werden einige Probanden möglicherweise nicht ausgewählt, während andere Probanden möglicherweise mehr als einmal in jeder Bootstrap-Stichprobe ausgewählt werden. Ist dieses Ergebnis Ihre Absicht?
Betreff: Bootstrap mit einer Messung pro PersonDanke für Ihre Antwort.
Tatsächlich besteht mein Ziel darin, eine Gleichung zu erhalten, die mir dies ermöglicht Vorhersage der Fettmenge (in g) bei Individuen, die in der Wildnis gefangen wurden, basierend auf mehreren Parametern, die im Feld erfasst werden können ( Körpermasse, Strukturgröße und visueller Fettwert ).
Um meine Vorhersagegleichung zu finden, verwende ich eine Datenbank, die wiederholte Messungen an in Gefangenschaft gehaltenen Personen (gemessen in verschiedenen Zeiträumen) enthält. Für diese Personen Ich habe die Fettmenge (in g) , Körpermasse- und Fettwert bei jeder Messung T.
Andererseits ist die Die Baugröße bleibt gleich für ein Individuum bei jeder Messung, da die Strukturgröße nur einmal (bei der 1. Messung) erfasst wurde.
Ich möchte daher einen „stratifizierten“ Bootstrap erstellen, indem ich bei jeder erneuten Probenahme nur eine Messung pro Person auswähle. Ist das möglich?
Ich sehe in der JMP-Hilfe nicht, wie ich vorgehen soll.
Danke für Ihre Rückmeldung.
Betreff: Bootstrap mit einer Messung pro PersonAufgrund Ihres ursprünglichen Beitrags ist mir nicht klar, für welches der Attribute Sie Bootstrapping durchführen möchten? Werden die Attribute wiederholt oder nur einmal gemessen? Außerdem wäre ein genauerer Kontext des praktischen Problems sowie der Stichprobenstrategie und -taktik sehr hilfreich. Ich gehe davon aus, dass es sich bei den Messungen alle um kontinuierliche Variablen im Vergleich zu nominalen oder anderen Datentypen handelt? Im Allgemeinen empfehle ich, die JMP-Dokumentation zum Thema Bootstrapping zu lesen, um zu sehen, was in JMP Pro möglich ist.
https://www.jmp.com/support/help/en/15.1/index.shtml#page/jmp/overview-of-bootstrapping.shtml
