Daten zu RankingsHallo,
Welche Möglichkeiten gibt es, Rankingdaten in JMP zu analysieren? Implementieren sie den PlackettLuce-Ansatz?
Ich würde gerne die bedingte Rangfolge zu anderen Kovariaten sehen.
Vielen Dank
Joseph
DatentabelleRe: Daten zu RankingsEin grundlegendes JMP-Entwurfskonzept besteht darin, als Vorstufe der Analyse einen Datentyp für Variablen zu definieren. Einige Beispieldatentypen sind numerisch, nominal, ordinal, Text, Mehrfachantworten und mehr. Für Rangdaten ist die Ordinalzahl wahrscheinlich die beste Option. Von dort aus versucht man normalerweise, die Variablen entweder zu beschreiben oder zu erklären. Diese Aktionen werden von sogenannten „Analyseplattformen“ in JMP unterstützt. Viele, viele JMP-Analyseplattformen können mit ordinalen Daten arbeiten, sodass die Analysemöglichkeiten vielfältig und weit verbreitet sind. Mein erster Vorschlag ist, die JMP-Online-Dokumentation zu lesen und vielleicht nach bestimmten Analysemethoden zu suchen. Hier ist ein Link zur 'Homepage' der Online-Dokumentation:
JMP-Online-Dokumentation
Re: Daten zu RankingsDanke für deine Antwort.
Ich kenne die grundlegenden Aspekte von JMP oder Statistik. Was habe ich gefragt, ob es die Möglichkeit gibt, in JMP mit Rangdaten zu modellieren?
Ich habe 4 Optionen, die von den Befragten eins bis vier eingestuft wurden, und ich möchte die bedingten Wahrscheinlichkeiten des Rankings, das optimale Ranking und die Distanzmetriken für Rangdaten sehen. Ich kann in den JMP-Handbüchern nichts über die Analyse von Rangdaten finden.
Vielen Dank.
Re: Daten zu RankingsHallo, gav2013!
Wenn Sie jede Auswahl in der Rangfolge als multinomiale Beobachtung betrachten, wobei ein Item aus einer möglichen Menge beobachtet wird, können Sie eine Multinomial-Poisson-Transformation anwenden und drücken Sie das Modell als log-lineares Modell aus, wobei die Antwort die Anzahl (1 oder 0) jedes möglichen Ergebnisses innerhalb jeder Auswahl ist. Anschließend kann das Modell mit generalisierten linearen Modellen angepasst werden, einer Persönlichkeit, die in der JMP Fit Model-Plattform verfügbar ist.
Dieser Ansatz kann auf Probleme stoßen, wenn Sie viele Elemente zu ordnen haben (Lots > 10?), weil Sie Dummy-Variablen einrichten müssen, um das Vorhandensein oder Fehlen jedes Elements in jeder Auswahl darzustellen, und einen Faktor einrichten müssen, um jede Auswahl zu identifizieren.Die Kombinationen explodieren ziemlich schnell und Sie können die Speicherkapazität herausfordern.Sie geben nicht an, wie viele Elemente Sie für die Modellierung eingestuft haben.
Es ist möglicherweise einfacher für Sie, die Fähigkeit von JMP zum Ausführen von R zu nutzen.R hat mehrere Pakete mit Modellreihen, darunter Plackett-Luce-Modelle.
Viel Glück!
