Autocorrelazione nel modello di regressione multilineare con variabile dipendente dal tempoCiao a tutti,
Sto cercando di generare un modello di regressione multilineare su uno studio durato molte settimane. Uno dei fattori è l’età della cellula e questo sembra avere un effetto significativo sulla risposta. Osservando il grafico Residui vs Righe ed eseguendo il test di Durbin-Watson, sembra che i dati non siano indipendenti (esiste cioè un'autocorrelazione). Tuttavia, poiché l'età della cella è un fattore dipendente dal tempo, non ci si aspetterebbe un'autocorrelazione? In questo caso, dovrei comunque correggere in qualche modo l'autocorrelazione e ci sono opzioni su JMP per farlo?
Grazie!
Modellazione statistica avanzataRicerche sui consumatori e sul mercatoOggetto: Autocorrelazione nel modello di regressione multilineare con variabile dipendente dal tempoCiao David,
Grazie mille per la tua risposta e spiegazione. Il link che hai inviato sembra essere un'ottima risorsa per MLR in generale. Proverò sicuramente con i miei dati.
Grazie ancora!
Oggetto: Autocorrelazione nel modello di regressione multilineare con variabile dipendente dal tempoSperavo che avremmo potuto avere altri contributi a questa discussione, ma immagino che il forum sia tranquillo a causa del 4 luglio.
L'implicazione generale dell'autocorrelazione è che gli errori standard tendono a essere sottovalutati, il che ha conseguenze per l'inferenza statistica.
Un approccio consiste nell'utilizzare un modello di regressione che utilizza una rappresentazione autoregressiva degli errori (ovvero un modello di serie temporali per gli errori che tiene conto dell'autocorrelazione).
Ecco un'utile discussione:
https://online.stat.psu.edu/stat462/node/189/
La buona notizia è che in fondo all'articolo viene fornito un esempio concreto, comprensivo di dati, calcoli e risultati.L'esempio lavorato si basa sulla procedura Cochrane-Orcutt.
Sono stato in grado di elaborare la procedura utilizzando JMP e ad ogni passaggio i risultati concordavano.
Potresti voler provare tu stesso con il loro esempio.Una cosa che dovrai fare è costruire una formula di colonna per un semplice modello autoregressivo dei residui - qualcosa che puoi fare se hai familiarità con la funzione lag in JMP.
Se pensi che questa procedura possa essere utile, ma rimani bloccato, fammelo sapere e posso fare una registrazione video della sequenza.
Oggetto: Autocorrelazione nel modello di regressione multilineare con variabile dipendente dal tempoCIAO @David_Burnham , grazie per le vostre risposte! In realtà ho utilizzato il modello Cell Growth 4P in passato (per uno scopo diverso) e ha funzionato molto bene! Tuttavia, quello che sto cercando di ottenere è molto diverso. Fornisco ulteriori informazioni di seguito.
Per il nostro studio attuale, stiamo esaminando diversi fattori che potrebbero influire sulla produttività della nostra linea cellulare. Ci sono diversi fattori, sia categorici che continui. I fattori categorici includono i tipi di media, i lotti ecc., mentre i fattori continui includono il numero di volte in cui le cellule sono state sottocoltivate (ciò che ho definito "età cellulare" sopra) e le condizioni di coltura. La risposta è la quantità di proteine di interesse prodotte dalle cellule per, diciamo, un processo di 1 settimana. Quindi diciamo, all'inizio della settimana 1, trasferiamo le cellule in un pallone per avviare un processo e alla fine della settimana 1, misuriamo la quantità di proteine prodotte dalle cellule. Questo sarebbe un punto dati. Lo ripeteremmo quindi per molte settimane per raccogliere più punti dati. Ora, se si scopre che le cellule producono sempre meno proteine con le analisi successive, allora l'età delle cellule sarebbe un fattore statisticamente significativo nel mio modello finale. La mia domanda è: questo non causerebbe l'autocorrelazione? E se è così, dovrei tentare di correggerlo o semplicemente accettare che sia inerente allo studio?
Oggetto: Autocorrelazione nel modello di regressione multilineare con variabile dipendente dal tempoMi dispiace dare un'altra risposta che non risponde alla tua domanda - solo un'altra osservazione - puoi utilizzare la piattaforma "Fit Curve" per adattare un modello di crescita cellulare non lineare.
Oggetto: Autocorrelazione nel modello di regressione multilineare con variabile dipendente dal tempoSÌ! La statistica del test per la correlazione è di circa 0,4 e p-value <0,001.
Oggetto: Autocorrelazione nel modello di regressione multilineare con variabile dipendente dal tempoSolo qualcosa da ricontrollare: l'opzione Durbin-Watson mostra la statistica del test.L'opzione per visualizzare il valore p è quindi sul triangolo rosso associato (non una risposta diretta alla tua domanda, solo un'osservazione che è facile interpretare male il test).
