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Schätzungen von einschränkenden Parametern für Regressionsmodelle<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />

Hallo alle,

Ich habe einen Kunden, der Koeffizienten auf positive Werte beschränken möchte. Ich habe die Community durchsucht und den Vorschlag gefunden, die Option Parameter Bounds in der Nonlinear-Plattform zu verwenden (https://community.jmp.com/message/223014#223014 ). Fragt sich nur, ob jemand andere Vorschläge hat.

Danke,

Jerry

Jerry Cooper

JMP Systems Engineer – Golfküstenregion

JMP Statistical Discovery von SAS

SAS Institute, Inc.

Tel: +1-512-840-6255

E-Mail: jerry.cooper@jmp.com

Betreff: Schätzungen von einschränkenden Parametern für Regressionsmodelle

Je nachdem, was sie modellieren, z. B. ob es sich um Zähldaten handelt, hält das verallgemeinerte lineare Modell mit der Poisson-Verteilungsfunktion die Antwort positiv.

Es gibt einen fish.jmp-Datensatz, mit dem dieser Ansatz funktioniert. Er hält Sie davon ab, Modelle zu erstellen, in denen Sie weniger als 0 Fische fangen.

Betreff: Schätzungen von einschränkenden Parametern für Regressionsmodelle

Danke Pete. Die Daten, die wir gestern dafür verwendet haben, waren urheberrechtlich geschützt, also konnte ich sie nicht behalten. Ich würde gerne Ihre Daten und Ihren Ansatz sehen, wenn Sie sie teilen können.

Betreff: Schätzungen von einschränkenden Parametern für Regressionsmodelle

Danke, Jan. Ich stimme der Sorge zu, ich hatte am Anfang definitiv die gleiche Reaktion. Da sich die Faktoren in diesem Fall aber in Wirklichkeit nur additiv auf die Antwort auswirken können, rechtfertigte ich es mir selbst mit den Worten: „Alle Modelle sind falsch … lasst es uns nur nicht so offensichtlich machen.“ Als ich sie fragte, was das Ziel sei, lautete ihre Antwort „dass das Modell die Realität widerspiegelt“. Da es nicht um „Vorhersagbarkeit“ ging, hielt ich die Anfrage für berechtigt.

Als wir den Ansatz der nichtlinearen Plattform für ihre Daten verwendeten, schien es gut zu funktionieren, aber es war umständlich (viele Faktoren!) Und wie im Thread auf der Community-Site erwähnt, gab es keine Modelldiagnose, um die Ergebnisse auszuwerten.

Betreff: Schätzungen von einschränkenden Parametern für Regressionsmodelle

Jerry,

Ich hatte dasselbe bei einem Kunden, bei dem er die Mitarbeiterproduktivität schätzen wollte.Die Idee war, dass kein Arbeiter eine negative Produktivität haben sollte (das stimmt vielleicht nicht, aber so wollte er das Modell machen).Die Parametergrenzen in nichtlinear waren die einzige Möglichkeit, die ich dazu gefunden habe, aber es hat gut funktioniert.Obwohl viele der Koeffizienten auf den Mindestwert gingen.Ich habe eine Datei, in der ich dies mit den angehängten Grenzen gemacht habe.

Peter

Betreff: Schätzungen von einschränkenden Parametern für Regressionsmodelle

Ich glaube nicht, dass du das kannst. nicht einmal in SAS außer in Proc NLIN. Ich denke auch nicht, dass es eine gute Modellierungsstrategie ist, die aus Ihren Daten zu schätzenden Koeffizienten auf positiv (oder negativ) zu beschränken -

Betreff: Schätzungen von einschränkenden Parametern für Regressionsmodelle

Ist das Ziel, positive Parameterschätzungen zu haben, sodass die vorhergesagte Antwort größer als Null ist?