Re: 新しいデータポイントの混合モデルにおける平均/個別信頼区間こんにちは Anja: 予測したいデータ ポイントの値を使用してデータ セットに新しい行を追加する場合、「Y」は欠落 ( . ) のままにしておきます。そうすれば、あなたが探しているものを与えてくれます。
Re: 新しいデータポイントの混合モデルにおける平均/個別信頼区間早速お返事をいただきありがとうございます。
残念ながら、そうではありません。 それはまさに私が試したことです。 「Y」が欠落しておらず、モデルフィッティングで使用されたデータポイントの信頼区間を提供するだけです。
JMPのどのバージョンを使用していますか? JMP Pro バージョン 17 を使用しています。
Re: 新しいデータポイントの混合モデルにおける平均/個別信頼区間ふーむ。 追加された列 (Y が欠落している) にすべての予測子が含まれていますか?これは、モデル (カテゴリおよび数値) に含まれるすべての要因 (固定、ランダムなど) の値と、使用した可能性のある「by」変数の値を意味します。 私は JMP V17 を使用していますが、Pro を使用しているという事実は問題ではありません。
Re: 新しいデータポイントの混合モデルにおける平均/個別信頼区間と@Anja_W ...ここでは、正確に何を望んでいるかについて非常に注意する必要があります。 モデルの構築に使用した因子水準の特定の組み合わせ (ランダムおよび固定) の間隔が必要ですか? または、ランダム効果の特定のレベルではなく、データの全体的な変動性に基づく間隔が必要ですか? 前者が必要な場合は、前述のように機能するはずです。 後者が必要な場合、それはまったく別の動物であり、ここで紹介します.
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6916346/
Re: 新しいデータポイントの混合モデルにおける平均/個別信頼区間どうもありがとうございます。 予測はまだ知らない新しいグループに対するものであると想定されているため、ランダム係数に値を追加するのを忘れていました。 乱数因子の既存のレベルを挿入すると機能しますが、実際にはそれに依存しません。
Re: 新しいデータポイントの混合モデルにおける平均/個別信頼区間私はこの会話を興味深くフォローしてきました。 あなたが説明した両方の状況の予測間隔を見ることができる限り、JMPで計算できます。 選択したランダム効果の特定のレベルの予測間隔が必要な場合
列を保存 --> 条件付き個別 CI
ランダム効果の変動性が含まれる予測区間が必要な場合は、選択します
列を保存 --> 個別信頼区間
Re: 新しいデータポイントの混合モデルにおける平均/個別信頼区間その通り。
ただし、後者の「個別信頼区間」についても、ランダム係数の値を指定する必要があります。 これが私を困惑させたものです。 ただし、どのような値を指定しても出力は同じになります。
Re: 新しいデータポイントの混合モデルにおける平均/個別信頼区間@Anja_Wと@ステファン. 獲得ポイント;このバージョンの JMP にはそのオプションがあるようですが、これは改善されています (おそらく以前のバージョンでは見逃していたでしょう)。 そうは言っても、JMP が実際にこの「個別信頼区間」をどのように計算するかについて (私が見つけることができる) 貴重な情報はほとんどありません。 そして、この分野の研究は、そのような間隔について世にある「標準」方法の多くが不完全であり、改善の必要があることを示しています。 JMP およびその他のソフトウェアに関する問題の概要については、セクション 3.5 を参照してください ( https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6916346/ ）。 そこには、JMPに関して、次のように書かれています。
「JMP では、「モデルの適合」プラットフォームにより混合モデルを実行でき、PI は「列の保存」メニューの「個別の CI」オプションから取得できます。 ヘルプには、PI とその自由度に関する公式や説明はありません。 実際に、固定効果 (つまり Kenward-Roger) の自由度が PI に使用されていることがわかります。 セクション 3.2 で説明したように、PI の幅が広すぎるため、これは適切ではありません (次のセクションを参照)。
Re: 新しいデータポイントの混合モデルにおける平均/個別信頼区間これをさらに掘り下げてみました。 セクション 5.2 と 5.3 の例を使用して予測間隔を計算しました (提供したリンクでは、 https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6916346/ ) JMP 経由およびその中で概説されている方法経由。 そして、驚いたことに...それらは一致します! これは本当に素晴らしい改善です。 JMP さん、このアップデートをありがとう、そして感謝します@Anja_Wと@ステファンこれをからかうために協力してくれて。
Re: 新しいデータポイントの混合モデルにおける平均/個別信頼区間@MRB3855 JMP で計算された PI が、特定の設計に対してあまりにも保守的すぎたことは知っています。 しかし、これは最近のバージョンでは改善されているようです。 しかし、あなたが言うように、計算方法に関する情報が不足しています。
ちなみに素晴らしい記事です。
Re: 新しいデータポイントの混合モデルにおける平均/個別信頼区間あなたの投稿を見ました。 それは確かに改善です。 素晴らしい仕事をありがとう！
Re: 新しいデータポイントの混合モデルにおける平均/個別信頼区間あなたが参照した論文は、書かれた時点では正確でした。混合モデルが適合されたときに個別の信頼区間 (つまり、予測区間) に使用される DF は、当初は通常の信頼区間の KR DF にデフォルト設定されていました。 これは、JMP および JMP Pro 16 の時点で修正されました (主な参考資料として参照した論文を使用)。 個別 CI オプションは、そのバージョンより前の混合パーソナリティ (混合モデルを近似するための JMP Pro パーソナリティ) では利用できませんでしたが、標準最小二乗パーソナリティで REML を使用して単純な混合モデルを近似する場合には利用可能でした。 ドキュメンテーション チームに、より詳細な情報を記載してドキュメントを更新するか、少なくとも計算に関してその記事を参照するようにリクエストできます。
個別 CI の計算に使用されていないにもかかわらず、変量効果レベルを指定する必要があることについては、X (固定かランダムかに関係なく) に欠損値がある場合にすべての計算から行を省略するという典型的な動作の結果です。 。 Y 値が欠落している変量効果レベルが指定されている場合、その行はモデルの適合には使用されませんが、他のすべての計算ではデータ内に残ります。
Re: 新しいデータポイントの混合モデルにおける平均/個別信頼区間ありがとう@eclaassen背景とコンテキスト...そして改善のために！ 最新バージョンの新機能についていくのが難しい場合があります。特に、このような「マイナー」（しかし、私の世界では重要です！）と考えられる更新の場合はそうです。 確かに、ドキュメントに詳細や参照が含まれていると役立ちます。
新しいデータポイントの混合モデルにおける平均/個別信頼区間やあみんな、
JMP 17 で 1 つのランダム効果を持つ混合モデルを適合させました。 新しい予測の信頼区間、つまりモデルのフィッティングで使用されないデータポイントを取得したいと考えています。 ただし、モデルの近似プラットフォームの赤い三角形に移動して、[列の保存] -> [平均/個別信頼区間] を使用すると、モデルの近似で使用されるデータ ポイントの値が得られるだけです。 JMP または JSL で新しいデータ ポイントの信頼区間を取得する方法はありますか?
予測にモデルを使用する場合、この予測の不確実性にも関心があります。
助けていただければ幸いです。
一番、
アンジャ
高度な統計モデリング基本的なデータ分析とモデリングデータの探索と視覚化実験計画法
