혼합 모델 문제이 데이터의 문제점은 무엇입니까?고정 효과 테스트에 대한 결과를 얻을 수 없습니다.
무작위 완전 블록 설계의 혼합 모델을 수행하고 있습니다. Rep는 무작위 요인이고 S Rate와 N Rate는 연속 변수입니다. S Rate 또는 N Rate가 수익률에 영향을 미치는지 확인하고 싶습니다. 수익률도 연속변수입니다.
reml 방법을 사용하여 표준 최소 제곱으로 실행하면 출력을 얻을 수 있지만 혼합 모델로 변경하면 고정 효과 테스트에 대한 숫자를 얻지 못합니다.
고급 통계 모델링실험 설계신뢰성 분석윈도우Re: 혼합 모델 문제@컨도그 : 여기에 생각할 거리로 한 가지를 더 추가하고 싶습니다. "S Rate" 및 "N Rate" 변수의 데이터 구조에 주의를 기울이면 데이터 테이블에서 이러한 방식으로 모델링된 경우에도 둘 다 다소 이산적(엄격히 연속적이지 않음)임을 알 수 있습니다.이는 일반 분위수 도표에 표시된 데이터 패턴에서 확인할 수 있습니다.이러한 유형의 패턴은 종종 제한된 측정 분해능을 나타냅니다(데이터 수집에 사용되는 측정 시스템의 맥락에서).
이러한 데이터에 지수 분포를 적용하는 경우(분포 플랫폼을 사용하고 시연 목적으로 이 분포 피팅을 선택하고 Johnson Sb가 데이터에 과적합할 위험이 있기 때문에) 각 적합치에 대해 시뮬레이션된 연속 열을 저장하도록 JMP에 요청할 수 있습니다. 이 두 변수 중:
이 작업을 수행하고 Fit Mixed에서 동일한 모델을 피팅하려고 하면(원래 변수 대신 이러한 변수를 사용하여) 모델이 수렴되고 고정 효과 추정치를 성공적으로 얻습니다.
Re: 혼합 모델 문제안녕하세요 @컨도그 , Fit Mixed 및 Fit Least Squares(지정된 무작위 효과 사용)에 대한 수렴 기준 및 최적화 알고리즘은 다를 것입니다. 나는 이것이 여기서 문제의 일부라고 생각합니다.이 데이터 세트의 또 다른 문제는 공분산 구조(높은 혼란 위험)로, 내 경험상 수렴 문제를 일으킬 수 있습니다.
경험상 Pearson 상관관계는 보통 위험을 나타내기 위해 ~0.3이고, 더 높은 위험을 나타내기 위해 ~0.5 이상일 수 있습니다(단, 이는 주제 지식과 개인 위험 정의에 따라 달라집니다). .
Fit Mixed 플랫폼은 이러한 혼란스러운 위험에 더 민감할 수 있으므로 수렴 문제로 보이는 것(효과 추정치가 보고되지 않는 경우).에 동의합니다 @Phil_Kay 이 모델의 낮은 신호 대 잡음 비율은 우리가 보고 있는 문제의 원인일 수 있습니다.
무작위 효과가 지정된 Fit Least Squares 성격은 여기 모델링 시나리오에 완벽하게 허용되는 모델 사양처럼 보입니다. 이 경우, 귀하의 효과 중 어느 것도 귀하의 실제 수확량 반응에 통계적으로 유의미하지 않습니다(절편 항 제외).
절편만이 "중요하다"는 사실은 또 다른 단서일 가능성이 높습니다.여기에서 더 적합한 모델을 보거나 예상 모델이 데이터에 특히 잘 적합하지 않는 이유를 고려할 수 있습니다(조정-R-제곱 = 6% 및 R-제곱의 1/2 미만 = 13%). :
- @PatrickGiuliano
Re: 혼합 모델 문제안녕,
여기서 무슨 일이 일어나고 있는지 잘 모르겠습니다. JMP Pro 16.2.0에서도 당신과 같은 문제가 발생합니다. 우연히 JMP Pro 17(EA6)의 얼리 어답터 버전에서 보고서를 실행했는데 이 경우 고정 효과에 대한 추정치가 제공되었습니다. 기술 지원팀(이메일: support@jmp.com ) 조사할 수 있도록 말이죠.
그 모든 것을 제쳐두고, 귀하의 요인이 반응에 거의 또는 전혀 영향을 미치지 않는 것으로 보입니다. 나는 그것이 당신이보고있는 문제의 원인 중 일부라고 생각합니다.
도움이 되었기를 바랍니다.
필
