SAS Multidimensional Scaling (MDS) の再現方法SAS と JMP の両方を使用して非計量多次元スケーリングを行っています。
JMP の入力は、n*n 距離行列 (または非類似度行列) です。 ）。 私は次の手順に従っていました：分析 - >多変量法 - >多次元スケーリング、および次元数を5に設定します。
SAS では、proc mds プロシージャを使用していました。 私の入力行列は同じ下三角の非類似度行列です
プロセスMD data=my_matrix level=序数アウト=mds_out dimens= 5非正規;
ID NAME;
走る;
JMP と SAS でソリューションの座標値を比較しています。SAS の結果の値は、JMP の結果の値とは異なります。 似ていますが、数値が異なります。 開始値と反復回数が原因であると推測しています。 結果を一致させる方法はありますか？
一方、JMP と SAS の最終応力値は大きく異なります。 SAS では、MAXITER=100 を使用しています。 SAS 反復履歴では、SAS の応力値は ITER=2 で JMP の最終応力値に一致するようです。
SASでmaxiter = 1を設定すると、JMP と SAS の最終的な構成はまだかなり異なります。
MDS の結果と一致させるために、SAS または JMP (???) でどのオプションを設定すればよいか教えていただければ幸いです。
前もって感謝します。
ご質問ありがとうございます。 JMP テクニカル サポートは、ご存じのことと思います。JMP ユーザー コミュニティを頻繁に利用しているユーザーのために、この投稿を更新して追加情報を提供できることを楽しみにしています。
Re: SAS Multidimensional Scaling (MDS) の再現方法JMP MDS出力をSAS PROC MDS出力と完全に一致させることはできません。 JMP のアルゴリズムは、SAS とは別に作成されました。 また、PROC MDS からの初期推定値と最終推定値はデフォルトで正規化されます。 また、多次元スケーリング モデルでは、パラメーター推定値が一意に決定されないことを指摘したいと思います。 推定値は、適合度の「悪さ」を変えることなく、さまざまな方法で変換できます。
参考までに、JMP サンプル データ Flight Distances を使用して作成された SAS プログラム ファイルを添付します。 NONORM オプションを指定すると、推定値が JMP の結果に近くなりますが、符号が逆になります。 ただし、MDS の場合、最も重要な出力はバイプロットです。 推定値 (または座標) は異なりますが、SAS と JMP のバイプロットは同じです。
応力統計に関して、JMP は以下を提示します。クラスカル応力、タイプ I 、または単に Stress1 です。 これは、SAS の出力にかなり近いはずです (ドキュメントはこちら) Formula オプションが 1 に設定されている場合。
ありがとうございました！
敬具、JMP テクニカル サポート。
(返信は@セリグマン)
