SAS 다차원 척도법(MDS)을 재현하는 방법SAS와 JMP를 모두 사용하여 비메트릭 다차원 스케일링을 수행하고 있습니다.
JMP에 대한 내 입력은 n*n 거리 행렬(또는 비유사성 행렬)입니다. ). 분석-->다변량 방법-->다차원 스케일링 단계를 수행하고 차원 수를 5로 설정했습니다.
SAS에서는 proc mds 절차를 사용하고 있었습니다. 내 입력 행렬은 동일한 하위 삼각형 비유사성 행렬입니다.
절차 mds 데이터=my_matrix 레벨=서수 출력=mds_out 치수= 5 비정상;
아이디 이름;
달리다 ;
JMP와 SAS에서 내 솔루션의 좌표 값을 비교하고 있습니다.SAS 결과의 값은 JMP 결과의 값과 다릅니다. 비슷하지만 숫자 값이 다릅니다. 시작 값과 반복 횟수 때문인 것 같습니다. 결과를 일치시키는 방법이 있습니까?
한편 JMP와 SAS의 최종 스트레스 값은 매우 다릅니다. SAS에서는 MAXITER=100을 사용하고 있습니다. SAS 반복 기록에서 SAS의 응력 값은 ITER=2에서 JMP의 최종 응력 값과 일치하는 것으로 보입니다.
SAS에서 maxiter=1을 설정하면 , JMP와 SAS의 최종 구성은 여전히 상당히 다릅니다.
MDS 결과와 일치하도록 SAS 또는 JMP(???)에서 어떤 옵션을 설정할 수 있는지 알려주시면 감사하겠습니다.
미리 감사드립니다.
JMP MDS 출력을 SAS PROC MDS 출력과 정확하게 일치시키는 것은 불가능합니다. JMP의 알고리즘은 SAS와 독립적으로 작성되었습니다. 또한 PROC MDS의 초기 및 최종 추정치는 기본적으로 정규화됩니다. 또한 다차원 스케일링 모델에서 매개변수 추정치가 고유하게 결정되지 않는다는 점을 지적하고 싶었습니다. 추정치는 적합도의 '불량'을 변경하지 않고 다양한 방식으로 변환될 수 있습니다.
JMP 샘플 데이터인 비행 거리를 사용하여 만든 SAS 프로그램 파일이 첨부되어 있습니다. NONORM 옵션을 지정하면 추정치가 JMP의 결과에 가깝지만 부호가 반대임을 알 수 있습니다. 그러나 MDS의 경우 가장 중요한 출력은 Biplot입니다. 추정치(또는 좌표)는 다르지만 SAS와 JMP의 Biplot은 동일합니다.
스트레스 통계와 관련하여 JMP는 다음을 제시합니다. Kruskal의 스트레스, 유형 I , 또는 간단히 Stress1. SAS의 출력과 상당히 유사해야 합니다(참조 여기에 문서화 ) 수식 옵션이 1로 설정된 경우.
감사합니다!
감사합니다. JMP 기술 지원팀입니다.
(답변 제공 @seligman )
Re: SAS Multidimensional Scaling(MDS) 재현 방법귀하의 질문에 대단히 감사합니다! JMP 기술 지원은 잘 알고 계시리라 확신하며 JMP 사용자 커뮤니티를 자주 방문하는 사용자를 위해 몇 가지 추가 정보로 이 게시물을 업데이트할 수 있기를 기대합니다.
