Bootstrap con una misurazione per individuoCiao,
Ho un database con misure prese ripetutamente su individui. Per ogni nuova misura su un individuo le misure differiscono ad eccezione delle misure dimensionali strutturali che sono state prese una volta e quindi rimangono le stesse.
Voglio fare un bootstrap ma con una sola misurazione per individuo presa casualmente ad ogni ricampionamento, è possibile farlo con JMP?
Grazie in anticipo per il vostro aiuto!
Tabella datiRi: Bootstrap con una misurazione per individuoNon mi è chiaro in base al tuo post originale su quali attributi desideri eseguire il bootstrap? Gli attributi misurati ripetutamente o solo una volta? Inoltre, sarebbe utile un ulteriore contesto del problema pratico, nonché la strategia e le tattiche di campionamento. Suppongo che le misure siano tutte di tipo variabile continuo rispetto a dati nominali o di altro tipo? In generale, suggerisco di leggere la documentazione JMP relativa al bootstrap per vedere cosa è possibile in JMP Pro.
https://www.jmp.com/support/help/en/15.1/index.shtml#page/jmp/overview-of-bootstrapping.shtml
Ri: Bootstrap con una misurazione per individuoGrazie per la vostra risposta.
In effetti, il mio obiettivo è quello di ottenere un'equazione che mi permetterà prevedere la quantità di grasso (in g) negli individui catturati in natura sulla base di numerosi parametri che possono essere presi sul campo ( massa corporea, dimensioni strutturali e punteggio del grasso visivo ).
Per trovare la mia equazione di previsione, utilizzo un database che include misurazioni ripetute in individui in cattività (misurati in diversi periodi di tempo). Per questi individui, Ho la quantità di grasso (in g) , punteggio di massa corporea e grasso ad ogni misuratore t.
D'altra parte, il la dimensione strutturale rimane la stessa per un individuo ad ogni misurazione perché la dimensione strutturale è stata presa una sola volta (alla prima misurazione).
Vorrei quindi realizzare un bootstrap "stratificato" selezionando solo una misurazione per individuo ad ogni ricampionamento, è possibile?
Non vedo come procedere nella guida di JMP.
Grazie per il tuo feedback.
Ri: Bootstrap con una misurazione per individuoLa funzione bootstrap in JMP Pro non fornisce un modo per stratificare i campioni bootstrap. È destinato alla situazione semplice e comune in cui le singole osservazioni rappresentano l'unità sperimentale e gli errori. La randomizzazione ha lo scopo di sviluppare la distribuzione empirica del campionamento sotto l'ipotesi nulla. Ciò funzionerebbe se si eliminassero tutte le risposte al soggetto tranne una, ad esempio l'ultima misurazione o la misurazione media, prima di eseguire l'analisi. La domanda si riduce agli errori: credi che l'unità sperimentale sia la misura o il soggetto? Devi modellare uno o due errori?
Un altro modo per includere le singole misurazioni è utilizzare " pesi frazionari '(ovvero, valore di frequenza non intero) nel bootstrap. Invece di provare a includere una risposta alla volta, darebbe a ogni risposta la possibilità di essere inclusa. Un peso adeguato potrebbe essere la frequenza locale reciproca. Se hai effettuato 5 misurazioni per lo stesso soggetto, utilizza 1/5 = 0,2 per la frequenza di tutte e 5 le risposte. Una formula di colonna che usa 1 / Numero Col (Y, Soggetto) farebbe il trucco.
Inoltre, voglio essere chiaro sulla tua intenzione. Il bootstrap utilizza il campione con la sostituzione, quindi anche se si avesse una sola misurazione per soggetto, alcuni soggetti potrebbero non essere selezionati mentre altri potrebbero essere selezionati più di una volta in ciascun campione bootstrap. Questo risultato è la tua intenzione?
