Lorsque j'utilise la plateforme Fit Model avec la méthode des moindres carrés standard, je peux enregistrer la formule de prédiction et les erreurs types dans une colonne distincte. Lorsque je fais cela pour plusieurs réponses, je peux utiliser le menu Graphique -> Profileur pour superposer ces modèles. C'est très utile, car chaque réponse peut contenir un ensemble différent de prédicteurs significatifs. Voici une référence à un fil de discussion sur le sujet :
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Confidence-Interval-in-prediction-profiler/td-p/10817
Cependant, avec un modèle linéaire généralisé (MLG), tel qu'une régression logistique, je n'y parviens pas. Dans le modèle unique d'ajustement de la personnalité du MLG, les résultats de cette plateforme comportent des intervalles de confiance. Cependant, je ne peux exporter que la formule de prédiction. Si mes deux réponses les plus importantes contiennent une réponse normale avec la méthode des moindres carrés standard et une réponse binomiale avec un modèle de régression logistique MLG, je ne peux pas créer un profileur de prédiction conjoint avec des prédictions et des intervalles de confiance efficaces. Je suis optimiste, car nous avons déjà des preuves que les intervalles de confiance peuvent être créés pour les MLG. Il suffit de déterminer à quoi ressemblerait la colonne « Formule de prédiction StdErr ».
J'ai également signalé ce problème à JMP. Les réponses suivantes du support JMP ont certainement attiré l'attention sur ce problème, mais si d'autres personnes trouvent cette amélioration utile, elle aura peut-être plus de chances d'être finalisée.
« Malheureusement, pour le moment, je ne vois pas de moyen d'obtenir un intervalle de confiance autour de la probabilité prédite pour la réponse binaire dans le profileur autonome combiné. »
Je comprends ce que vous voulez dire concernant l'impossibilité d'enregistrer les formules d'erreur standard pour les modèles GLM ou les modèles des moindres carrés contenant des termes imbriqués. Je n'ai connaissance d'aucune raison particulière à ce problème. Je transmettrai ces éléments à l'équipe R&D de JMP pour qu'elle les prenne en compte dans une future version de JMP.
Salut @jszarka , Merci pour votre suggestion! Nous avons enregistré votre demande et la prendrons en considération.
Merci de le mentionner. Avoir à la fois des réponses continues et binaires est un scénario très typique pour nous aussi, et les intervalles de confiance du modèle logistique me manquent à chaque fois.
Y a-t-il des mises à jour ? J'ai vu que le modèle mixte linéaire généralisé possède certaines de ces fonctionnalités. Vous pouvez enregistrer les « Formules de prédiction et d'intervalle ». Vous obtenez une meilleure image même si vous ne voyez pas les valeurs numériques pour certaines combinaisons (voir ci-dessous). Cela sera-t-il possible à plus grande échelle, par exemple dans le cadre de la régression généralisée ?
@jszarka a écrit :
Je peux utiliser efficacement le menu Graphique -> Profiler pour superposer ces modèles.
Il y a une astuce ?
Profileur de superposition de deux modèles différents
@hogi - Je crains que mon utilisation de « superposition » ne corresponde pas à ce qui se trouve dans votre fil de discussion. Je voulais dire dans mon cas que vous pouvez avoir plusieurs profileurs à partir de différents types de modèles, comme la régression logistique et la régression linéaire ordinaire. Avoir des équations de prédiction littérales les unes sur les autres dans le profileur est également une demande intéressante. La suggestion dans la colonne des résidus semblait raisonnable car des concepts tels que les fonctions de désirabilité et l'outil Simulateur peuvent être utilisés pour voir à quelle distance de zéro la différence entre les modèles pourrait être. J'espère que cela fonctionnera !
Bonjour jszarka, nous prévoyons de donner suite à cette demande. Nous espérons que cette fonctionnalité sera ajoutée à la version 19.1. Restez connectés. Merci !
