Ich mache nichtmetrische multidimensionale Skalierung mit SAS und JMP.
Meine Eingabe für JMP ist eine n * n-Distanzmatrix (oder Unähnlichkeitsmatrix ). Ich habe die Schritte befolgt: Analysieren -> Multivariate Methoden -> Multidimensionale Skalierung und setze die Anzahl der Dimensionen auf 5.
In SAS habe ich die Prozedur proc mds verwendet. Meine Eingabematrix ist dieselbe Unähnlichkeitsmatrix des unteren Dreiecks
proz mds data=my_matrix level=ordinal out=mds_out dimens= 5 keine Norm;
id NAME;
Lauf ;
Ich vergleiche die Koordinatenwerte für meine Lösung in JMP und SAS.Die Werte in SAS-Ergebnissen unterscheiden sich von denen in JMP-Ergebnissen. Sie sind ähnlich, aber sie unterscheiden sich in numerischen Werten. Ich vermute, es liegt an den Startwerten und der Anzahl der Iterationen. Gibt es eine Möglichkeit, die Ergebnisse abzugleichen?
Inzwischen sind die endgültigen Stresswerte in JMP und SAS sehr unterschiedlich. In SAS verwende ich MAXITER=100. In der SAS-Iterationshistorie scheint der Stresswert in SAS bei ITER=2 mit dem endgültigen Stresswert in JMP übereinzustimmen.
Wenn ich maxiter=1 in SAS setze , die endgültige Konfiguration in JMP und SAS sind immer noch ziemlich unterschiedlich.
Vielen Dank, wenn mir jemand sagen kann, welche Optionen in SAS oder JMP (???) eingestellt werden müssen, um die MDS-Ergebnisse abzugleichen.
Danke im Voraus.
