Generalisierte ProtokollmodelleDies ist eine neue für mich.Der Kunde fragt nach "Generalized Logits Models".Ich weiß nicht, ob JMP oder JMP Pro diese Art von Modellen ausführen.
Als Referenz habe ich diesen SAS-Prozess gefunden, der macht, was er will:
https://v8doc.sas.com/sashtml/stat/chap22/sect9.htm
Der Kunde verwendet genau diesen Datensatz aus dem Link, um zu prüfen, ob JMP dies kann.
Es sieht so aus, als ob GLM nahe kommt (Verknüpfungsfunktionen usw.), aber ich bin nicht vertraut genug damit, um zu wissen, ob es für diesen Zweck verwendet werden kann.
Weiß noch jemand Bescheid?Wenn ja, zeigen Sie mir einfach die richtige Referenz und ich werde sie selbst nachlesen.
Vielen Dank!
Betreff: Generalized Logits ModelsIch denke, das bedeutet nominelle logistische Regression im Gegensatz zu kumulativen Logs, die bei der ordinalen logistischen Regression verwendet werden.
Betreff: Generalized Logits ModelsDie nominelle logistische Persönlichkeit liefert die gleichen Ergebnisse wie im Beispiel, obwohl die ANOVA-Tabellen in Abb. 22.9 und 22.10 den Wald-Tests unter dem roten Dreieck anstelle der Standard-Effekt-Wahrscheinlichkeits-Verhältnis-Tests entsprechen. Um mit den Parameterschätzungen in Abb. 22.11 übereinzustimmen, müssen die Wertreihenfolgen in der Datentabelle festgelegt werden, damit die Basiskategorien wie im Beispiel festgelegt werden (dh Schule: 1, 2, 3; Programm: Regelmäßig, Nachmittag; Typ: Selbst, Team, Klasse). Wenn Sie die Standardreihenfolge für alphabetische Werte verwenden, erhalten Sie unterschiedliche Parameterschätzungen, sollten jedoch dieselben Wald-Testergebnisse erhalten.
