안녕. 저는 JMP 버전 16.0의 새로운 사용자입니다. 나는 학생 점수를 사용하여 예측 점수를 분석하고 있습니다. Fit-to-Model을 사용하고 있습니다. 학생들이 시험 중에 결석한 데이터가 있습니다. 그래서 저는 'ABS'와 같은 문자로 점수를 남겨두고, 열 설정에서 숫자-연속으로 설정합니다.
나는 예측을 분석하기 위해 선형 모델을 개발하고 그 결과는 JMP에 의해 성공적으로 계산됩니다. 부재/누락 데이터는 어떻게 처리하는지 궁금합니다. 방법을 이해하기 위해 JMP 설명서를 찾으려고 했지만 찾을 수 없습니다.
결측 데이터 처리를 이해하고 싶은 2가지 경우가 있습니다. 자세한 사항은 첨부파일을 참고하시기 바랍니다.
사례 1: 현재 t(t=시간)에 대한 예측을 계산하고 부재 점수가 t 시간에 있을 때.
사례 2: 다음 t(t=시간)에 대한 예측을 계산하고 부재 점수가 이전 t 동안인 경우.
선형 모델은 다음과 같습니다.
Yijt = 총 평균 + <학생 i> + <과목 j> + <(과목*시험)jt> + <(학생*과목)ij> + εijt
시뮬레이션을 설명하는 PDF와 그 결과와 함께 JMP 분석을 위한 운영 데이터를 첨부합니다.
도움과 친절한 안내에 감사드립니다. 치료를 이해하는 데 도움이 되는 매뉴얼이나 이에 상응하는 것이 있으면 자유롭게 공유해 주십시오. 높이 평가됩니다. 감사합니다.
보고서에서 JMP가 "결측값"을 사용하지 않고 있음을 알 수 있습니다. 즉, 모델에 대해 31개 또는 23개의 관측값만 사용됩니다.
단순히 결측값을 결측값이 아닌 것으로 변경하려고 하면 차이를 볼 수 있습니다.
BTW, Fit Model에 대한 자세한 설명이 있습니다. 핏 모델(jmp.com)
모델링을 위해 JMP(및 기타 소프트웨어)는 완전히 채워진 결과 매트릭스가 필요하지 않습니다. 일종의 "보간"입니다. Predction Profiler에서 외삽 제어를 켠 다음 누락된 값이 있는 매개변수 설정으로 전환할 때도 볼 수 있습니다.
