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Cómo reproducir SAS Multidimensional Scaling (MDS)

Estoy haciendo un escalado multidimensional no métrico usando SAS y JMP.

 

Mi entrada para JMP es una matriz de distancia n * n (o matriz de disimilitud ). Estaba siguiendo los pasos: Analizar-->Métodos multivariados-->Escalado multidimensional y establecí el número de dimensiones en 5.

 

En SAS, estaba usando el procedimiento proc mds. Mi matriz de entrada es la misma matriz de disimilitud del triángulo inferior

proceso mds data=my_matrix level=ordinal out=mds_out dimens= 5 no norma;

identificación NOMBRE;

correr ;

 

Estoy comparando los valores de coordenadas para mi solución en JMP y SAS.Los valores de los resultados de SAS son diferentes de los de los resultados de JMP. Son similares, pero difieren en valores numéricos. Supongo que se debe a los valores iniciales y al número de iteraciones. ¿Hay alguna manera de igualar los resultados?

 

Mientras tanto, el valor de estrés final en JMP y SAS es muy diferente. En SAS, estoy usando MAXITER=100. En el historial de iteraciones de SAS, el valor de tensión en SAS parece coincidir en ITER=2 con el valor de tensión final en JMP.

Cuando configuro maxiter=1 en SAS , la configuración final en JMP y SAS sigue siendo bastante diferente.

 

Agradezco si alguien me puede decir qué opciones configurar en SAS o JMP (???) para que coincida con los resultados de MDS.

Gracias por adelantado.

 

AnalíticaRe: Cómo reproducir SAS Multidimensional Scaling (MDS)

¡Muchas gracias por tu pregunta! El soporte técnico de JMP está en el caso, como estoy seguro de que sabe, y espero actualizar esta publicación con información adicional para el beneficio de nuestros usuarios que frecuentan la comunidad de usuarios de JMP.

Re: Cómo reproducir SAS Multidimensional Scaling (MDS)

No será posible hacer coincidir exactamente la salida de JMP MDS con la salida de SAS PROC MDS. El algoritmo de JMP fue escrito independientemente de SAS. Además, las estimaciones inicial y final de PROC MDS están normalizadas por defecto. Además, queríamos señalar que en los modelos de escalado multidimensional, las estimaciones de los parámetros no se determinan de forma única. Las estimaciones se pueden transformar de varias maneras sin cambiar su 'mal ajuste'.

 

Algo para reflexionar: se adjunta un archivo de programa SAS creado con los datos de muestra de JMP, Distancias de vuelo. Si especifica la opción NONORM, puede ver que las estimaciones están cerca de los resultados de JMP pero con signos opuestos. Sin embargo, para MDS, la salida más importante es el Biplot. Aunque las estimaciones (o coordenadas) son diferentes, los Biplot de SAS y JMP son los mismos.

 

En cuanto al estadístico Stress, JMP presenta Estrés de Kruskal, Tipo I , o simplemente Estrés1. Debería estar bastante cerca de la salida de SAS (ver documentación aquí ) si la opción Fórmula se establece en 1.

 

 

¡Gracias!

Atentamente, Soporte técnico de JMP.

(Respuesta cortesía de @sseligman )