긴급한 질문: 중심 회귀자 - 도와주세요친애하는 커뮤니티,
아주 급한 질문이 있습니다. 종속 변수에서 이상치를 제외하기 전 또는 후에 회귀 변수를 중앙에 배치합니까? 종속 변수에 대한 이상값인 데이터 포인트가 회귀 변수의 평균을 변경하기 때문에 회귀 변수의 값은 중심을 맞추는 데 사용되는 회귀 변수의 평균에 포함되지 않습니다. 어떤 순서로 해야 하는 협약이 있습니까?
내 질문을 단어로 올바르게 표현하기를 바랍니다.
나는 모든 힌트를 매우 높이 평가할 것입니다.
Re: 긴급한 질문: 중심 회귀자 - 도와주세요좋아, 무작위 효과는 내가 놓친 것입니다.어쨌든 JMP를 사용하여 원래 로지스틱 회귀 분석에 통합할 수 없습니다.SAS(PROC GLIMMIX) 또는 R에서 그렇게 할 수 있습니다.오프셋 매개변수가 있는 Box-Cox의 소프트웨어 구현이 있다고 확신하지만 JMP는 그렇게 하지 않습니다.변환이 도움이 되는지 확인하기 위해 Box-Cox를 원하는 경우 4개를 추가합니다.1에서 7까지의 7점 Likert 척도가 -3에서 3만큼 의미가 있기 때문에 실제로 이 데이터로 그렇게 하는 것이 합리적입니다.나는 그 응답의 일반적인 최소 제곱 모델을 보았고, 비정규성은 정규 분위수 플롯에 스튜던트화 잔차를 그리는 것이 그리 나쁘지 않습니다.나는 변환만큼 아무 것도하지 않고 응답을 그대로 사용합니다.
Re: 긴급한 질문: 중심 회귀자 - 도와주세요귀하의 시간과 자세한 답변에 감사드립니다. 무작위 효과(절편만)로 참가자와 항목 번호가 모두 있는 선형 혼합 모델을 맞추고 싶습니다. 행 번호로 추세를 설명할 수 없습니다. 아마도 현재 keeyresp로 정렬되어 있기 때문일까요?내 상사는 엄밀히 말하면 서수 데이터임에도 불구하고 서수 데이터에 대해 LMM을 수행할 것을 권장했습니다. 이제 다른 변환을 사용하여 resp.val에 대한 모든 모델을 계산하고 잔차를 저장했습니다. 모두 정규 분포를 따르지 않기 때문에 정규 분포가 권장 사항의 세 번째 위치에 있기 때문에 로그를 사용합니다. 아니면 내 값에 상수를 추가하지 않고 Box Cox를 계산하여 양수가 되도록 하는 방법이 있습니까?
안타깝게도 파일을 첨부할 수 없습니다.
Re: 긴급한 질문: 중심 회귀자 - 도와주세요게시해 주셔서 감사합니다.많은 혼란이 해소됩니다.Rating.response와 관련된 고차 효과를 모델링하도록 요청하지 않기 때문에 이 경우 센터링은 아무 것도 하지 않습니다.
Rating.response와의 상호 작용을 포함했다면 해당 효과와의 상호 작용이 평균 평점을 중심으로 표시됩니다.
나는 당신이 그 응답에 대해 높은 수준의 비정규성을 발견했다고 확신합니다.Box-Cox 플롯을 기반으로 -0.5(제곱근의 역수) 값을 사용하는 거듭제곱 변환을 권장합니다.독립성에도 문제가 있습니다. 매우 행 순서를 따르는 잔차의 명백한 추세(행 순서가 여기에서 시간 순서에 해당합니까?).무슨 일이 일어나고 있는지 확실하지 않지만 해결해야 할 큰 질문입니다.이 잔차 플롯은 변환 문제를 보여주지만 변환 전에도 볼 수 있습니다.
행 순서 열을 추가 효과로 추가하면 이에 대해 설명할 수 있습니다(여전히 몇 가지 주요 질문이 남음).그러나 행 순서는 문자 그대로 통계적으로 유의한 유일한 효과입니다. 
이제 두 번째 질문입니다.기술적으로 응답에 대한 서수 데이터가 있습니다.7점 척도를 사용하면 때때로 연속적인 것으로 처리하지 않고 벗어날 수 있지만 할 수 있는 좋은 변환은 없을 것입니다.해당 응답을 분석하는 기술적으로 더 정확한 방법은 순서형 로지스틱 회귀입니다.그렇게 하려면 해당 응답에 대한 모델링 유형을 "서수"로 만드십시오.모델 맞춤은 기본적으로 순서형 로지스틱 회귀여야 합니다.고정 효과에 대해 동일한 모델을 지정할 수 있습니다.이 모델은 각 등급 값의 확률을 출력합니다.
테이블에 사용한 스크립트를 저장했습니다.
Re: 긴급한 질문: 중심 회귀자 - 도와주세요파일을 첨부했습니다. kongruenz=1 및 neg2=0과 그 상호 작용으로 key_resp_1.rt von Teilmenge von Data_total을 분석하고 싶습니다. Rating zentr은 내가 센터링에 대해 요청한 회귀자입니다.
데이터 변환에 대한 질문은 Rating_val1.response를 동일한 고정 효과를 갖는 종속 변수로 두 번째 분석하기 위한 것입니다. Rating_2.response도 마찬가지입니다.
역변환을 하고 싶었지만 값이 0이기 때문에 좋지 않죠? 상수를 추가하면 효과가 완전히 바뀝니다. 이제 log와 squrt를 비교하겠습니다. 내 상사는 음수 값을 가질 때 이차 변환을 사용해서는 안된다고 말했습니다. 상수를 먼저 추가했을 때 squrt에도 적용됩니까?
지원해주셔서 정말 진심으로 감사드립니다.
Re: 긴급한 질문: 중심 회귀자 - 도와주세요사용 중인 데이터를 게시할 수 있습니까?지적 재산권 문제가 있는 경우 열에 일반 이름을 지정할 수 있습니다.어떤 작업을 하고 있는지 알 수 있다면 도움이 훨씬 쉬울 것 같아요.
Re: 긴급한 질문: 중심 회귀자 - 도와주세요나는 주효과가 한 부분군과 다른 부분군에 대해 어떻게 작용하는지 보여주기 위해 쌍대 비교를 위해 comaparble 이후에 데이터를 분할했습니다. 2x2 디자인을 가지고 있습니다. 내가 가질 수 있는 또 다른 질문은 최고의 변환을 찾아야 한다는 것입니다. Box Cox 테스트는 양수 데이터(Fit Model 표준 최소 제곱에서)에만 사용할 수 있기 때문에 jmp에서는 그다지 유용하지 않지만 음수 값과 양수 값이 모두 있습니다. 이제 데이터에 log, squarert 및 역수(1+최소값을 추가한 후)를 비교합니다. 이미 긍정적인 데이터로 Box-Cox를 시도했지만 데이터에 다른 상수를 추가할 때마다 다른 값을 얻으므로 이것이 매우 합리적이지 않다고 느낍니다.
Re: 긴급한 질문: 중심 회귀자 - 도와주세요당신은 정말로 아무것도 할 필요가 없습니다.해당 옵션이 켜져 있는지 확인하려면 모델 맞춤에 대한 대화 상자 창에서 빨간색 화살표 메뉴를 확인하세요."Center Polynomials"가 선택되어 있어야 합니다.주효과는 중심에 있지 않지만 교호작용 및 2차 항에 있습니다.이것이 센터링의 이점을 얻는 데 필요한 전부입니다.
"선형 혼합 회귀"가 무엇을 의미하는지 이해하지 못합니다.연속적이고 범주 형 요소가 있다는 것을 의미합니까?고정 효과와 무작위 효과의 혼합을 의미하는 것으로 이해될 수도 있기 때문에 질문합니다.어느 쪽이든, 나는 상호 작용을 해결하기 위해 데이터를 분할해야 할 필요성을 이해하지 못합니다.조금 더 설명해주실 수 있나요?모든 상호 작용을 하나의 모델에서 직접 모델링할 수 있어야 합니다.
Re: 긴급한 질문: 중심 회귀자 - 도와주세요답변해 주셔서 감사합니다. 수동으로 가운데 맞춤을 합니다. 맞춤 모델을 사용할 때 jmp가 이를 수행하도록 하려면 어떻게 해야 합니까? Anova와 같은 선형 혼합 회귀 모델을 사용합니다. 그렇기 때문에 상호 작용을 해결하기 위해 두 번째 단계에서 데이터를 분할합니다. 그룹을 분리하기 위해 회귀자를 중앙에 배치할까요? 나는 이것이 승인되지 않았지만 수학적으로 합리적이라고 생각합니다.
Re: 긴급한 질문: 중심 회귀자 - 도와주세요수학적으로는 모델을 맞추는 데 실제로 사용되는 데이터를 중심에 두는 것이 더 합리적입니다(즉, 이상값을 제거한 후).요점은 모델에서 고차 항과의 공선성을 줄이는 것이며, 이는 각 모델 계수에 대한 t-검정의 검정력을 증가시킵니다(유사하게 연관된 모수 추정치에 대한 신뢰 구간을 단축함).또 다른 잠재적인 이유는 모수 추정치에 대한 구체적인 해석을 하기 위해서입니다.대부분의 경우 고차 항과의 상관 관계를 상당한 양으로 변경하지 않을 것이기 때문에 이상치가 있거나 없는 효과를 중심에 두는 것은 거의 차이가 없습니다.
하지만 수동으로 가운데에 맞추는 건지 궁금하시죠?그렇다면 JMP가 자동으로 처리하므로 그럴 필요가 없습니다.모델 맞춤에서 기본 옵션은 다항식을 중심에 두는 것입니다.
