SAS 9.4의 "CATMOD" 절차와 유사한 JMP 테스트를 찾고 있습니다.범주형 결과(예/아니오)를 산출하는 3가지 처리(대조군, 1, 2)를 비교하려고 합니다. 각 치료에 대한 치료, 결과 및 횟수를 나열하는 요약 표가 있습니다. 내 분야의 이전 적용 가능한 작업은 치료 효과가 유의미한지 확인하기 위해 일반화된 로짓 반응 함수와 함께 SAS 9.4의 CATMOD 절차를 활용했습니다. 그렇다면 그들은 특정 치료가 서로 크게 다른지 확인하기 위해 CATMOD 절차의 대조 설명을 사용했습니다. 저는 SAS는 없지만 JMP Pro(16.2)는 가지고 있으므로 비교할 수 있는 테스트를 찾고 있습니다.
도움말 센터 가이드( https://documentation.sas.com/doc/en/pgmsascdc/9.4_3.4/statug/statug_catmod_overview.htm ), 일반화 로짓 응답 함수를 사용하는 CATMOD 절차는 모수 추정값을 얻기 위해 최대 우도 추정 방법을 사용하는 로지스틱 회귀입니다( https://documentation.sas.com/doc/en/pgmsascdc/9.4_3.4/statug/statug_catmod_gettingstarted02.htm ) 대비 문은 Wald 통계를 사용하여 추가 비교( https://documentation.sas.com/doc/en/pgmsascdc/9.4_3.4/statug/statug_catmod_syntax03.htm ). 저는 통계학자가 아니므로 그것이 틀렸다면 알려주세요.
위의 가정을 기반으로 JMP의 명목형 로지스틱 회귀 분석은 ML 방법을 사용하여 모수를 추정하고 Wald 통계를 계산하여 효과를 비교하도록 선택할 수 있으므로 비교할 수 있을 것이라고 생각합니다. 정확합니까? 아니면 다른 방법을 사용해야 합니까?
고맙습니다! 넓은 땅
해석학Re: SAS 9.4의 "CATMOD" 절차와 유사한 JMP 테스트를 찾고 있습니다.를 살펴보세요 선형 모델 피팅 JMP 도움말의 가이드. 에 세심한 주의를 기울이십시오. 명목 및 순서 로지스틱 회귀 Fit Least Squares 플랫폼을 통한 섹션(JMP 플랫폼은 SAS PROC과 '유사'함). JMP는 명목형 로지스틱 회귀 모델을 피팅할 때 일반화된 로짓을 사용하므로 응답은 명목형 모델링 유형을 사용해야 합니다.
Re: SAS 9.4의 "CATMOD" 절차와 유사한 JMP 테스트를 찾고 있습니다.Hi Mark - 응답 유형이 2개뿐인 경우 JMP는 명목형 로지스틱 회귀를 자동으로 선택합니다. 내 치료가 예/아니오 응답을 생성하므로 실제로 나를 위해 선택되었습니다. 예, 저는 명목 로지스틱 회귀 모델을 사용하고 제 응답은 명목입니다.
명목 로지스틱 회귀 모델을 피팅한 후 분석 출력 창에서 Wald Test를 선택했을 때 계산된 Wald 통계와 명암 진술이 실제로 동일한지 아는 사람이 있습니까?
고마워, 레아
Re: SAS 9.4의 "CATMOD" 절차와 유사한 JMP 테스트를 찾고 있습니다.엄청난. 고맙습니다!
Re: SAS 9.4의 "CATMOD" 절차와 유사한 JMP 테스트를 찾고 있습니다.JMP는 단순히 표준 오차에 대한 추정치 비율의 제곱을 보고합니다. JMP에서 다음 예를 참조하십시오.
Names Default to Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
nomLogRegr = dt << Fit Model(
Y( :sex ),
Effects( :weight ),
Target Level( "M" ),
Personality( "Nominal Logistic" ),
Run( Likelihood Ratio Tests( 1 ), Wald Tests( 1 ), Logistic Plot( 1 ) )
);
nomLogRegrW = nomLogRegr << Report;
est = nomLogRegrW["Parameter Estimates"][NumberColBox("Estimate")] << Get( 2 );
se = nomLogRegrW["Parameter Estimates"][NumberColBox("Std Error")] << Get( 2 );
WaldChiSqr = (est / se)^2;
Show( WaldChiSqr ); // WaldChiSqr = 1.08416718977359;<BR />
이것 CATMOD 문서 카이 제곱이 같은 방식으로 계산됨을 보여줍니다.
