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Come riprodurre SAS Multidimensional Scaling (MDS)

Sto eseguendo il ridimensionamento multidimensionale non metrico utilizzando sia SAS che JMP.

 

Il mio input per JMP è una matrice di distanza n*n (o matrice di dissomiglianza ). Stavo seguendo i passaggi: Analizza-->Metodi multivariati-->Ridimensionamento multidimensionale e impostavo il numero di dimensioni su 5.

 

In SAS, stavo usando la procedura proc mds. La mia matrice di input è la stessa matrice di dissomiglianza del triangolo inferiore

proc mds data=mia_matrice livello=ordinale out=mds_out dimens= 5 anormale;

ID NOME;

correre ;

 

Sto confrontando i valori delle coordinate per la mia soluzione in JMP e SAS.I valori nei risultati SAS sono diversi da quelli nei risultati JMP. Sono simili, ma differiscono per valori numerici. Immagino che sia dovuto ai valori iniziali e al numero di iterazioni. C'è un modo per abbinare i risultati?

 

Nel frattempo, il valore dello stress finale in JMP e SAS è molto diverso. In SAS, sto usando MAXITER=100. Nella cronologia delle iterazioni SAS, il valore di sollecitazione in SAS sembra corrispondere a ITER=2 al valore di sollecitazione finale in JMP.

Quando imposto maxiter=1 in SAS , la configurazione finale in JMP e SAS è ancora abbastanza diversa.

 

Apprezzo se qualcuno può dirmi quali opzioni impostare in SAS o JMP (???) per abbinare i risultati MDS.

Grazie in anticipo.

 

AnaliticaRe: Come riprodurre SAS Multidimensional Scaling (MDS)

Grazie mille per la tua domanda! Il supporto tecnico di JMP è sul caso, come sono sicuro che tu sia a conoscenza, e non vedo l'ora di aggiornare questo post con alcune informazioni aggiuntive a beneficio dei nostri utenti che frequentano la community di utenti JMP.

Re: Come riprodurre SAS Multidimensional Scaling (MDS)

Non sarà possibile far corrispondere esattamente l'uscita JMP MDS all'uscita SAS PROC MDS. L'algoritmo di JMP è stato scritto indipendentemente da SAS. Inoltre, le stime iniziali e finali di PROC MDS sono normalizzate per impostazione predefinita. Inoltre, volevamo sottolineare che nei modelli di scaling multidimensionale, le stime dei parametri non sono determinate in modo univoco. Le stime possono essere trasformate in vari modi senza modificare la loro 'cattività' di adattamento.

 

Alcuni spunti di riflessione: in allegato c'è un file di programma SAS creato utilizzando i dati di esempio JMP, Flight Distances. Se si specifica l'opzione NONORM, è possibile notare che le stime sono vicine ai risultati di JMP ma con segni opposti. Tuttavia, per MDS, l'output più importante è il Biplot. Sebbene le stime (o le coordinate) siano diverse, il Biplot di SAS e JMP sono gli stessi.

 

Per quanto riguarda la statistica dello stress, JMP presenta Lo stress di Kruskal, tipo I , o semplicemente Stress1. Dovrebbe essere abbastanza vicino all'output di SAS (vedi documentazione qui ) se l'opzione Formula è impostata su 1.

 

 

Grazie!

Cordiali saluti, Supporto tecnico JMP.

(Risposta per gentile concessione di @sseligman )