Die Vorhersagewerte des Vorhersageprofilers stimmen nicht mit den tatsächlichen Daten übereinHallo,
Erlauben Sie mir bitte eine dumme Frage zu stellen.
Mir ist gerade aufgefallen, dass die Y-Achsen-Werte des Vorhersageprofilers nicht mit den tatsächlichen Daten übereinstimmen.
Ich führte eine faktorielle Analyse mit tatsächlichen Daten durch und hatte Vorhersage-Profiler.
Beim Vergleich der tatsächlichen Daten mit den Vorhersagewerten sind die Werte unterschiedlich.
Zum Beispiel habe ich tatsächliche Daten von 5% für 100 g A, 50 g B und 100 ug C. Bei den Vorhersageprofilern mit derselben Bedingung beträgt der Wert jedoch 20 %.
Wie kann ich in diesem Fall Vorhersage-Profiler analysieren und nutzen? und sind meine Vorhersageprofiler zuverlässig?
Ich entschuldige mich für das Fehlen von Beispielen oder Screenshots. Ich darf meine Daten nicht weitergeben.
Frohes neues Jahr!
AnalytikDatentabelleDAMHIRSCHKUHBetreff: Vorhersagewerte des Vorhersageprofilers stimmen nicht mit den tatsächlichen Daten übereinDer Vorhersageprofiler basiert auf einem Modell, entweder dem aktuellen Modell in einer der Anpassungsplattformen oder einem Modell, das als Spaltenformel gespeichert wurde. Meinen Sie mit "Faktorenanalyse", dass Sie die Anpassungsplattform "Fit Least Squares" verwendet und den Vorhersage-Profiler auf dieser Plattform geöffnet haben?
Angenommen, Ihre Antwort lautet "ja", dann zwei Gedanken:
- Die Vorhersagen stimmen selten mit den beobachteten Werten überein, da die Beobachtung statistische Fehler (individuell) enthält und die Vorhersage die erwartete mittlere Antwort ist.
- Wenn der Unterschied ungewöhnlich groß erscheint, ist Ihr Modell möglicherweise verzerrt oder die Schätzungen der Parameter sind verzerrt.Modellieren Sie die prozentuale Antwort im Vergleich zu den kontinuierlichen Faktoren A, B und C oder behandeln Sie sie als kategoriale Faktoren? Gibt es eine Interaktion oder einen nichtlinearen Effekt auf die Antwort, die nicht modelliert wird?
Betreff: Vorhersagewerte des Vorhersageprofilers stimmen nicht mit den tatsächlichen Daten übereinJa, es sind die Fit Lease Squares. Ich entschuldige mich für die Verwirrung.
Ja, ich betrachte die prozentuale Reaktion (ob wie viel % der Zellen leben oder tot sind) nach kontinuierlichen Faktoren von A, B und C.
Es gibt synergistische Effekte von Medikamenten, aber wir wissen nicht, dass die Effekte lineare oder nichtlineare Korrelationen sind
Ich habe Folgefragen
1. Selbst wenn ich die Vorhersage-Profiler mit den beobachteten Daten mache, würden die Vorhersage-Profiler anders aussehen? (Die Profiler zeigen wirklich kleine vertrauliche Intervalle, aber die beobachteten Werte liegen außerhalb des Bereichs)
2. Ich möchte wissen, wie ich diese Profiler reparieren kann. Können Sie mir bitte einen Rat geben, wie das geht?
Grüße,
Betreff: Vorhersagewerte des Vorhersageprofilers stimmen nicht mit den tatsächlichen Daten übereinSie können versuchen, die Logit-Transformation im Startdialogfeld „Modell anpassen“ auf die Antwort anzuwenden. Stellen Sie sicher, dass die tatsächlichen numerischen Datenwerte 0 bis 1 sind, nicht 0 % bis 100 %. Sie können 0 bis 1 Werte eingeben und dann das Format ändern (wählen Sie Spalten > Spalteninfo > Format > Prozent), um 0 % bis 100 % anzuzeigen.
Die Logit-Funktion sollte die lineare Regression glücklich machen (sie geht davon aus, dass -unendlich < Y < unendlich), aber die Rücktransformation wird auf 0 bis 1 begrenzt.
Betreff: Vorhersagewerte des Vorhersageprofilers stimmen nicht mit den tatsächlichen Daten übereinDanke schön! Ich habe auch verschiedene Transformationen ausprobiert. Seltsamerweise zeigt die reziproke Transformation Vorhersagewerte nahe den beobachteten Werten.
Ich habe jede Gleichung überprüft, aber die Gegenseitigkeit ergibt keinen Sinn für die Daten zur Arzneimitteltoxizität.
Bedeutet dies, dass meine Vorhersageprofiler für die zukünftigen experimentellen Daten nicht anwendbar wären?
Ich lasse den Link für die JMP-Hilfe für Transformationsspalten für die zukünftige Referenz
https://www.jmp.com/support/help/de/15.2/?os=win&source=application&utm_source=helpmenu&utm_medium=application#page/jmp/transform-columns.shtml
.
Betreff: Vorhersagewerte des Vorhersageprofilers stimmen nicht mit den tatsächlichen Daten übereinIch möchte mich hier auf etwas einklinken, das Sie bereits erwähnt haben. Sie wollten den Profiler für "tatsächliche Daten" verwenden. Um es klar zu sagen, das ist nicht wirklich möglich. Denken Sie an dieses einfache Beispiel:
X Y
10 90
10 94
20 70
20 74
Bei welchem Wert von Y sollte sich der Profiler befinden, wenn X=10 ist? Die logische Wahl ist 92, aber das ist der erwartete Mittelwert für die Antwort basierend auf einem Modell. Wie sollte der Y-Wert sein, wenn X = 15 ist? Ohne Modell geht das nicht.
Der richtige abgekürzte Prozess auf sehr hohem Niveau ist also:
1) Sammeln Sie Ihre Daten (davor sollten viele Schritte erforderlich sein, um sicherzustellen, dass die richtigen Daten auf die richtige Weise gesammelt werden usw.).
2) Passen Sie ein Modell an Ihre Daten an (das Modell basiert auf Schritt 1 und all Ihren Annahmen und Problemen, die vor Schritt 1 erörtert wurden),
3) Beurteilen Sie die Passform Ihres Modells. Wenn das Modell nicht gut passt, sollten Sie den Profiler nicht verwenden, da er nicht genau ist.
4) Wenn das Modell gut passt, verwenden Sie den Profiler, um einige Vorhersagen zu generieren.
5) **** SEHR WICHTIGER SCHRITT ***** VERIFIZIEREN Sie, dass das Modell die zukünftigen Daten vorhersagt. Ihr Modell passt möglicherweise zu den Daten, die zum Erstellen des Modells verwendet wurden – es sollte auf Schritt 3 basieren. Aber wird es zukünftige Beobachtungen vorhersagen? Weiß es nicht, bis du es verifiziert hast. Dazu gibt es je nach Situation und Umständen mehrere mögliche Ansätze, die jedoch in vielen Büchern über prädiktive Modellierung behandelt werden.
