Hallo. Ich bin ein neuer Benutzer von JMP Version 16.0. Ich verwende die Schülerergebnisse, um die Vorhersageergebnisse zu analysieren. Ich verwende die Funktion „An Modell anpassen“. Es gibt Daten, bei denen Schüler während des Tests abwesend sind. Daher lasse ich das Ergebnis als Zeichen wie „ABS“ stehen und stelle es in der Spalteneinstellung als numerisch – fortlaufend ein.
Ich entwickle ein lineares Modell zur Analyse der Vorhersage und die Ergebnisse werden erfolgreich von JMP berechnet. Ich frage mich, wie die Behandlung der fehlenden/fehlenden Daten durchgeführt wird. Ich habe versucht, nach einem JMP-Handbuch zu suchen, um die Methode zu verstehen, aber ich kann keines finden.
Es gibt zwei Fälle, in denen ich gerne wissen möchte, wie mit fehlenden Daten umgegangen wird. Weitere Einzelheiten finden Sie im Anhang.
Fall 1: Wenn die Vorhersage für das aktuelle t (t = Zeit) berechnet wird und der Abwesenheitswert zum Zeitpunkt t liegt.
Fall 2: Wenn die Vorhersage für das nächste t (t = Zeit) berechnet wird und der fehlende Score während des vorherigen t liegt.
Das lineare Modell ist;
Yijt = Gesamtmittelwert + + + <(Fach*Prüfung)jt> + <(Student*Fach)ij> + εijt
Ich füge das PDF zur Erläuterung der Simulation sowie die Betriebsdaten für die JMP-Analyse mit ihren Ergebnissen bei.
Vielen Dank für Ihre Hilfe und freundliche Anleitung. Wenn es ein hilfreiches Handbuch oder Ähnliches zum Verständnis der Behandlung gibt, können Sie es mir gerne mitteilen. Ich würde mich sehr darüber freuen. Vielen Dank.
Sie können im Bericht sehen, dass JMP „die fehlenden Werte“ nicht verwendet, dh nur 31 oder 23 Beobachtungen werden für das Modell verwendet.
Versuchen Sie einfach, den fehlenden Wert in einen nicht fehlenden Wert zu ändern, und Sie werden den Unterschied sehen.
Übrigens gibt es eine detaillierte Beschreibung für Fit Model: Modell anpassen (jmp.com)
Für die Modellierung benötigt JMP (und andere Software) keine vollständig belegte Ergebnismatrix. Es "interpoliert". Sie können es auch sehen, wenn Sie die Extrapolationssteuerung im Predction Profiler einschalten und dann zur Parametereinstellung mit fehlendem Wert wechseln.
