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Box Cox modelo R2 ajustado para la respuesta original

¡Hola!
Construí un modelo de regresión múltiple que usa la transformación de respuesta Box Cox y jmp informó que R2_ajustado para mi modelo, pero ahora necesito encontrar R2_ajustado para la respuesta original no transformada. ¿Puedo usar la fórmula estándar R2_ajustada? Necesito de alguna manera incluir el parámetro Box Cox Lambda en el modelo DF. ¿Debo aumentar el número de parámetros de mi modelo en 1?
¡Gracias!

AnalíticaRe: Box Cox modelo R2 ajustado para respuesta original

Simplemente use el mismo predictor lineal con la respuesta original.

Re: Box Cox modelo R2 ajustado para respuesta original

Pero mi Box Cox Lambda vino como parámetro de optimización del modelo anterior (función de la plataforma jmp fit), ¿cómo no es un parámetro? 

Gracias por tu respuesta! 

Re: Box Cox modelo R2 ajustado para respuesta original

Es un 'hiperparámetro' utilizado en la optimización de la transformación. Usted arregla los términos del modelo y determina lambda. Ahora arregla lambda para determinar los parámetros del modelo. Esta situación es común con los modelos predictivos que involucran parámetros adicionales del método de adaptación, como la tasa de aprendizaje, etc.

 

Imagine que, independientemente de la selección del modelo, se determina que el "diámetro" de la respuesta medida no estaría relacionado linealmente con los predictores. La respuesta medida se transforma como Pi () * (diámetro / 2) ^ 2. La transformación y cualquier 'parámetro' que pueda usar no son parte de la selección del modelo.

 

R al cuadrado es una estimación de la precisión del modelo. R cuadrado ajustado representa los parámetros en el predictor lineal. Eso es todo.

Re: Box Cox modelo R2 ajustado para respuesta original

Mark, esto suena correcto cuando jmp calcula R2_ajustado para BoxCox Model. pero necesito un nuevo R2_ajustado cuando realizo la transformación para obtener la respuesta original, es como si Pi no fuera una constante sino una variable que provenía de jmp, ¿debería descartarla del cálculo de DF?

La razón por la que necesito R2_ajustado es para comparar con otro modelo que hice sin la transformación de Box Cox.