名義データの代入こんにちは、みんな。
公称欠損データのデータを帰属させることが可能かどうかを知りたいです。
連続データの場合はそれを行う方法を知っていますが、カテゴリの場合はソフトウェアで何も見つかりませんでした。
前もって感謝します！
分析データ表他のRe: 公称データの代入私はすべてに同意します@マークベイリー共有しました。 私の 2 セントを追加するために、JMP Pro を持っていない場合は、プラットフォーム ダイアログの仕様ウィンドウで有益な欠落を呼び出す必要がない場所を検討するためのアイデアがありますが、モデリングでその呼び出しと同等のものを取得します。分析...「欠落」は一種の隠され、表やデータの視覚化では効率的/きれいに表示されません...しかし、そこにはあります。
最初に、JMP が名義変数/効果の「欠損」をどのように処理するかについて少し説明します。 一般に、この概念は、JMP エコシステム全体で「有益な欠落」と呼ばれています。 有益な欠落に関する主な推定は、研究システム内に観察の欠落につながる情報があるということです。 もしかして根本原因？ 共通点？ または、観察の欠落につながる共通変数が潜んでいますか?
たとえば、多くの漁師に何匹の魚を釣ったかを調査し、釣った魚の数に影響を与える効果をモデル化しようとしているとします。 調査では、質問の 1 つに「釣り方」があります。 回答者が選択できるオプションは 3 つあります。 1. トローリング、2. スピンキャスティング、3. スチルフィッシング。 回答者には、フィールドを空白のままにするオプションが与えられます...つまり、観察内で「欠落」しています。 ここで、なんらかの理由で、漁獲数が最も多い傾向にある回答者が、質問に回答しないことを選択した回答者でもあるとします。 そして、これはある程度理にかなっていますよね？ 漁師は秘密を守ることで悪名高いため、回答者が回答を省略した場合、調査に関する情報が得られます。 したがって、システム全体をよりよく理解するために、データが欠落している理由の背後にある根本的なメカニズムを試して理解したいと思うでしょう。
ここで、JMP 内での私の提案を示します。 「欠落」に情報があると仮定したい場合...これは大きな推定です...欠落しているセルを、各欠落しているセルに共通する疑似値の公称値に置き換えることができます。 分析の目的で、JMP/JMP Pro の有益な欠損値は、通常、欠損値を名義変数の別のレベルとして扱います。 したがって、その用語を含むすべての効果に含まれます。 これは、JMP Pro の一部ではないパーティション プラットフォーム内で欠落している情報に関する JMP ドキュメントです。 そのため、使用を考えている各モデリング プラットフォームのダイアログ仕様ボックスをよく調べてください。結局、データ テーブルをいじる必要はないかもしれません。
https://www.jmp.com/support/help/en/15.2/#page/jmp/informative-missing-2.shtml
Re: 公称データの代入欠損値代入または処理のサポートに関して、JMP と JMP Pro の違いがよくわかりません。 以前投稿した内容で間違いありません。 JMP テクニカル サポート ( support@jmp.com ) より詳細な回答が得られます。
あなたはこれを見たいかもしれません加える、 それも。
注: 明らかに私はドキュメントを書いていません!
Re: 公称データの代入返信してくれてありがとう、 @マークベイリー
したがって、[モデルの適合] ダイアログ内では、おそらく次のものを使用します。
- 単純および多重線形回帰
- 名義および順序ロジスティック回帰
- 部分最小二乗
私の JMP バージョンは Pro バージョンではないので、c JMP 15.1 バージョンは、ここで説明されているプラットフォームに基づいて、公称欠損値のデータを代入しますか?
注：ダイアログとプラットフォームについてのあなたの要点はわかりましたが、あなたが共有したヘルプセクションには、それが書かれています
「を使用してモデル プラットフォームのあてはめ、複雑なモデルを効率的に指定できます。」
よろしくお願いします
Re: 公称データの代入Fit Model はプラットフォームではありません。 これは、さまざまなプラットフォームの起動を指定するためのユーザー ダイアログです。 あなたは始めることができますここJMP ヘルプ システムで、使用するプラットフォームを見つけます。 それを起動するセクション、または欠損値をどのように処理するかについてのオプションに関するセクションのいずれかに示す必要があります。
JMP Pro のニューラル プラットフォームは、代入の代わりに「有益な欠落」をサポートします。 プラットフォームは文書化されていますここ.
JMP Pro のガウス過程プラットフォームでは、カテゴリ予測変数を使用できますが、代入または有益な欠落は提供されないため、これらの観測は除外されます。
Re: 公称データの代入ありがとうございました、 @マークベイリー
私は今まで知らなかった！
実際には、データを分析するためのさまざまなオプションがあり、さまざまなプラットフォームから提供される応答を次のように比較したいと思います。
モデルをあてはめる
予測モデル - ニューラル
特殊モデリング - ガウス過程
これらのプラットフォームを使用して帰属できるかどうか知っていますか?
はいの場合、方法を教えてください。 
再度、感謝します！
Re: 公称データの代入JMP は、欠落しているカテゴリ値を代入します。 代入の方法は、データの分析やモデルによって異なる場合があるため、JMP では、データ テーブル用の別の代入関数を提供していません。 代入は、分析プラットフォームによって実行されます。 どのプラットフォームを使用する予定ですか?
