やあ。 私はJMPバージョン16.0の新規ユーザーです。 生徒のスコアを使用して予測スコアを分析しています。 Fit-to-Modelを利用しています。 テスト中に生徒が不在のデータがあります。 したがって、スコアは「ABS」などの文字のままにし、数値として設定します。列の設定で連続します。
予測を分析するための線形モデルを開発し、結果はJMPによって正常に計算されます。 欠測/欠測データの処理はどのように行われるのでしょうか？ 方法を理解するためにJMPマニュアルを探してみましたが、見つかりません。
欠測データの扱いについて理解したい場合が2つあります。 詳しくは別紙をご参照ください。
ケース1：現在のt（t = time）の予測を計算し、不在のスコアがt時間にある場合。
ケース2：次のt（t =時間）の予測を計算し、不在のスコアが前のtの間にある場合。
線形モデルは次のとおりです。
Yijt =総平均+ <学生i> + <被験者j> + <（被験者*テスト）jt> + <（学生*被験者）ij> +εijt
シミュレーションを説明するPDFと、JMP分析の運用データとその結果を添付します。
あなたの助けと親切な指導に感謝します。 治療法を理解するための有益なマニュアルまたは同等のものがあれば、遠慮なく私と共有してください。 高く評価されています。 ありがとう。
レポートでは、JMPが「欠落値」を使用していないことがわかります。つまり、モデルに使用されているのは31または23の観測値のみです。
欠落している値を欠落していない値に変更してみてください。違いがわかります。
ところで、フィットモデルの詳細な説明があります：フィットモデル（jmp.com）
モデリングの場合、JMP（およびその他のソフトウェア）は完全に占有された結果マトリックスを必要としません。 それは一種の「補間」です。 Predction Profilerで外挿制御をオンにしてから、値が欠落しているパラメーター設定に切り替えるときにも表示されます。
