Re: 二項一般化回帰のプロファイラーの信頼区間が広いコミュニティへようこそ。 このフォーラムでモデリングに関して必要なすべてのアドバイスを提供できるかどうかはわかりません. 使用している JMP のバージョンは何ですか? また、そのようなわずかな文脈でアドバイスを提供することも非常に困難です。 応答は何ですか？ 応答の測定にどの程度自信がありますか? どのようにしてデータセットを取得しましたか?
オーバーフィッティングの評価に使用する統計は多数あります (たとえば、R2 と調整 R2 を比較するなど)。 このデルタが増加すると、モデルに重要でない項が含まれている証拠になります。検証データセット）。 お送りいただいた pdf を見ると (データ表を添付していただくと、内容を確認しやすくなります)、評価するのは困難です。 R2 乗は、モデルがデータの変動の 30% 未満を説明していることを示します。 遺伝子 4 は、興味深い唯一の遺伝子のようです (比較的有意な p 値)。 標準誤差が大きいようです。
これらのリンクが役立つ場合があります
https://www.jmp.com/support/help/en/17.0/?os=mac&source=application#page/jmp/estimation-method-options.shtml
https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/index.shtml#page/jmp/example-of-the-model-comparison-table-in-generalized-regression.shtml#
Re: 二項一般化回帰のプロファイラーの広い信頼区間なんらかの形式の相互検証を使用して、データの過小適合または過剰適合によるバイアスと分散を評価する場合があります。
二項応答または二分応答は、一般に、定量的応答と比較して予測の不確実性が高くなります。
何が期待または許容されるかという問題は主観的なものです。 外部のルールやガイダンスはありません。
二項一般化回帰のプロファイラーにおける広い信頼区間みなさんこんにちは
私は予測モデリングを行っていますが、モデリングは初めてでモデル選択で間違いを犯したくないので、モデルの適合度に関するフィードバックをいただければ幸いです。二項カテゴリ応答と連続予測子 (n=54、p=15) があります。ペナルティ モデルの Elastic Net を選択しましたが、モデルの適合度は良好のようです (RSquare = .28、ROC = .7888、pdf ファイルが添付されています)。
プロファイラー グラフに表示される信頼区間が大きいことに懸念があり、モデルが過剰適合していないことを確認したいと思っています。そうは言っても、jmp ドキュメントに示されている二項一般回帰の例も信頼区間が広いので、二項一般回帰 ( https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/index.shtml#page/jmp/example-of-binomial-generalized-regression.shtml# ) で許容される/期待されるものは何なのか疑問に思っています。
私のモデルが過剰適合の兆候を示しているかどうか、または続行しても安全かどうかについて、フィードバックはありますか? 適合を評価する際に考慮すべき他の指標はありますか?
ご覧いただきありがとうございました！
データの探索と視覚化Re: 二項一般化回帰のプロファイラーの広い信頼区間ハイマーク、
返信ありがとうございます!! 私は検証として AICc を使用しています。これは、サンプル サイズが n=54 と小さいことを考えると、これが最良の選択肢であると考えました。 代わりに k フォールドまたは leave-one-out を使用することをお勧めしますか?
不確実性について: 私の目標の 1 つは、どの遺伝子が応答と正の相関関係にあるかを指摘できるようにすることです (つまり、遺伝子数が多いほど応答の可能性が高くなります)。 これらの大きな信頼区間では、そうすることができないでしょうか? ペナルティ付き回帰モデルを使用するという私の選択は最善の方法ですか、それとも小さなサンプルサイズでより確実に提供できる別の方法をお勧めしますか? 私は多くの方法を調べましたが、予測子の数が n/10 を超える場合には、ペナルティ モデルが好まれるようです (一般化回帰に関するフランク ハレル博士の本やその他の情報源によると)。 しかし、うまくいかない場合は、他の方法を検討する必要があると思います。 また、データテーブルを質問に添付しました。
このフォーラムの範囲が分からないので、私の質問がフォーラムの外にある場合は申し訳ありません! 答えられなくても大丈夫です:) ありがとうございます！
Re: 二項一般化回帰のプロファイラーの信頼区間が広いスタットマンさん、こんにちは。
ご回答ありがとうございます。 元の質問にデータテーブルを添付しました。 ある程度の秘密は守らなければなりませんが、回答は医学的診断であり、医学的ガイドラインに従って決定されていると言えます。 それらのガイドラインによると、診断は正しいと確信しています。 予測因子は、生成したディープ シーケンス データから導き出されます。 私たちは 6,000 の測定された応答から始め、データ削減を行いました (これらのサンプルにはブラインド)。可能な限り削減した後、15 の予測変数になりました。
JMP の予測子ファインダーは、私が最終的に得た 15 個よりも優れた予測子を強調表示する可能性がありますが、文献は、臨床追跡のための盲検化されたデータ削減方法に移行しているようです. Gene 4 がこのバッチからの唯一の重要な予測因子であるように見えることに同意します。
R^2 adj の過適合の兆候を調べることについてのヒントをありがとう。価値。 その値は出力に含まれていないようです。 私がそれを生産できることを知っていますか？ ありがとう！！
Re: 二項一般化回帰のプロファイラーの広い信頼区間AICc は、候補の中からモデルを選択することです。 検証には対応していません。 JMP は、JMP と JMP Pro のどちらを使用するかに応じて、さまざまな交差検証方法を提供します。 K-fold XV は、通常、小さなデータ セットに適しています。 トレーニングと検証ホールド アウト セットの間で AICc を比較します。 それらは大きく異なるべきではありません。
Re: 二項一般化回帰のプロファイラーの広い信頼区間データの機密性は理解していますが、応答がテーブルにないため、モデル化できません。 私にできることは、遺伝子の多変量解析だけです (外れ値もいくつかあります)。
申し訳ありませんが、私は抵抗できませんでした (敵意を持っているわけではないので、冗談を言ってください):
私はこのコメントについて笑わなければなりませんでした。 "t彼の対応は医学的診断であり、医療ガイドラインに従って決定されます。 これらのガイドラインによると、診断は正しいと確信しています。」 ハハのように笑うのではなく、ガイドラインに基づく. ガイドラインは定義によるものであり、決定的なものではありません。 私はまれな自己免疫疾患を患っており、複数の医師によって何度も誤診されました。医療ガイドライン（臨床ガイドライン）を使用して...
決定係数:
https://www.jmp.com/support/help/en/17.0/?os=mac&source=application#page/jmp/statistical-details-for-the-summary-of-fit-report.shtml
