Ri: Intervallo di confidenza medio/individuale in modelli misti per nuovi punti datiCiao Anja: se aggiungi nuove righe al tuo set di dati, con i valori dei punti dati che vuoi prevedere, ma lascia la "Y" come mancante ( . ).Allora ti darà quello che stai cercando.
Ri: Intervallo di confidenza medio/individuale in modelli misti per nuovi punti datiGrazie per la tua rapida risposta.
Purtroppo no. Questo è esattamente quello che ho provato. Fornisce solo gli intervalli di confidenza per i punti dati in cui "Y" non manca ed è stato utilizzato nell'adattamento del modello.
Che versione di JMP usi? Uso JMP Pro versione 17.
Ri: Intervallo di confidenza medio/individuale in modelli misti per nuovi punti datiHmm. Sei sicuro di avere tutti i tuoi predittori nelle colonne aggiunte (con Y mancante)?Ciò significa valori per tutti i fattori (fissi, casuali, qualunque cosa) presenti nel modello (categorici e numerici) e qualsiasi variabile "per" che potresti aver utilizzato. Uso JMP V17, ma il fatto che tu usi Pro non dovrebbe avere importanza.
Ri: Intervallo di confidenza medio/individuale in modelli misti per nuovi punti datiE @Anja_W ... devi stare molto attento qui su cosa vuoi esattamente. Vuoi intervalli per una certa combinazione di livelli di fattori (casuali e fissi) che hai usato per costruire il tuo modello? Oppure vuoi intervalli basati sulla variabilità totale dei dati e non per un livello particolare degli effetti casuali? Se vuoi il primo, allora dovrebbe funzionare come ho descritto prima. Se vuoi quest'ultimo, allora è un animale completamente diverso e ti indicherò qui.
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6916346/
Ri: Intervallo di confidenza medio/individuale in modelli misti per nuovi punti datiGrazie mille. Ho dimenticato di aggiungere un valore al fattore casuale poiché la previsione dovrebbe essere per un nuovo gruppo che non conosco ancora. Funziona se inserisco un livello già esistente del fattore casuale ma in realtà non dipende da esso.
Ri: Intervallo di confidenza medio/individuale in modelli misti per nuovi punti datiHo seguito con interesse questa conversazione. Per quanto posso vedere, gli intervalli di previsione per entrambe le situazioni che descrivi possono essere calcolati in JMP. Se desideri un intervallo di previsione per un certo livello di un effetto casuale, scegli
Salva colonne --> CI indiv condizionale
Se desideri un intervallo di previsione in cui sia inclusa la variabilità dell'effetto casuale, scegli
Salva colonne --> Intervallo di confidenza individuale
Ri: Intervallo di confidenza medio/individuale in modelli misti per nuovi punti datiEsattamente.
Ma anche per quest'ultimo "Indiv Confidence Interval" è necessario fornire un valore per il fattore casuale. Questo è ciò che mi ha lasciato perplesso. Ma l'output sarà lo stesso indipendentemente dal valore fornito.
Ri: Intervallo di confidenza medio/individuale in modelli misti per nuovi punti dati@Anja_W E @Stefan C . Punti presi; sembra che questa versione di JMP abbia quell'opzione, che è un miglioramento (e forse l'ho persa nelle versioni precedenti). Detto questo, ci sono poche informazioni preziose (che posso trovare) su come JMP calcola effettivamente questo "intervallo di confidenza individuale". E la ricerca in quest'area indica che molti dei metodi "standard" disponibili per tali intervalli sono incompleti e necessitano di miglioramenti; per un riepilogo del problema relativo a JMP e ad altri software, vedere la sezione 3.5 qui ( https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6916346/ ). In esso, rispetto a JMP, si dice:
"In JMP, la piattaforma "Fit Model" consente di eseguire un modello misto e i PI possono essere ottenuti dall'opzione "CI individuale" nel menu "Salva colonne". Non c'è nessuna formula e nessuna discussione nell'help riguardo al PI e ai suoi gradi di libertà. Si può effettivamente notare che i gradi di libertà per gli effetti fissi (cioè Kenward-Roger) sono usati per il PI. Questo non è appropriato come spiegato nella Sezione 3.2 con PI troppo ampi (vedi sezione successiva)."
Ri: Intervallo di confidenza medio/individuale in modelli misti per nuovi punti datiHo approfondito ulteriormente la questione. Ho calcolato gli intervalli di previsione utilizzando gli esempi nelle sezioni 5.2 e 5.3 (nel link che ho fornito, https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6916346/ ) tramite JMP e tramite il metodo ivi delineato. E, con mia grande sorpresa... corrispondono! Questo è davvero un meraviglioso miglioramento. Grazie JMP per questo aggiornamento e grazie @Anja_W E @Stefan C per aver lavorato insieme per risolvere questo problema.
Ri: Intervallo di confidenza medio/individuale in modelli misti per nuovi punti dati@MRB3855 So che i PI calcolati in JMP erano troppo prudenti per alcuni progetti. Ma sembra che questo sia stato migliorato nelle versioni recenti. Ma come dici tu, mancano informazioni sul metodo di calcolo.
Ottimo articolo tra l'altro.
Ri: Intervallo di confidenza medio/individuale in modelli misti per nuovi punti datiHo appena visto il tuo post. Questo è davvero un miglioramento. Grazie per l'ottimo lavoro!
Ri: Intervallo di confidenza medio/individuale in modelli misti per nuovi punti datiL'articolo a cui hai fatto riferimento era corretto quando è stato scritto; i DF utilizzati per gli intervalli di confidenza individuali (ovvero gli intervalli di previsione) quando un modello misto era adatto erano originariamente impostati per default sui KR DF per un normale intervallo di confidenza. Questo è stato corretto (utilizzando il documento a cui hai fatto riferimento come riferimento principale) a partire da JMP e JMP Pro 16. L'opzione CI individuale non era disponibile nella personalità Mista (la personalità JMP Pro per l'adattamento di modelli misti) prima di tale versione, sebbene fosse disponibile se si adattava un modello misto semplice utilizzando REML nella personalità Minimi quadrati standard. Posso richiedere che il team di documentazione aggiorni il documento con maggiori dettagli, o almeno indichi quell'articolo per la matematica.
Per quanto riguarda la necessità di specificare un livello di effetto casuale nonostante non sia utilizzato nel calcolo di un CI individuale, questo è il risultato del comportamento tipico di omettere una riga da tutti i calcoli se una X (fissa o casuale) ha un valore mancante . Con un livello di effetto casuale specificato con il valore Y mancante, la riga non viene utilizzata per adattare il modello, ma è ancora nei dati per tutti gli altri calcoli.
Ri: Intervallo di confidenza medio/individuale in modelli misti per nuovi punti datiGrazie @eclaassen per lo sfondo e il contesto...e il miglioramento! A volte è difficile tenere il passo con le novità dell'ultima versione, specialmente con quelli che possono essere considerati aggiornamenti "minori" (ma significativi nel mio mondo!) come questo. In effetti, sarebbe utile avere qualche dettaglio e/riferimento nella documentazione.
Intervallo di confidenza medio/individuale in modelli misti per nuovi punti datiCiao a tutti,
Ho inserito un modello misto con un effetto casuale in JMP 17. Vorrei ottenere intervalli di confidenza per nuove previsioni, ad esempio punti dati che non sono stati utilizzati nell'adattamento del modello. Tuttavia, se vado al triangolo rosso nella piattaforma del modello di adattamento e utilizzo "Salva colonne -> Intervallo di confidenza medio/individuale", fornisce solo i valori per i punti dati utilizzati nell'adattamento del modello. Esiste un modo in JMP o JSL per ottenere intervalli di confidenza per nuovi punti dati?
Se utilizzo i modelli per le previsioni, sono anche interessato all'incertezza di questa previsione.
Gradirei qualsiasi aiuto!
Migliore,
Anja
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