Re: 새 데이터 포인트에 대한 혼합 모델의 평균/개별 신뢰 구간안녕하세요 Anja: 예측하려는 데이터 요소 값을 사용하여 데이터 세트에 새 행을 추가하지만 "Y"는 누락( . )으로 둡니다.그러면 당신이 찾고 있는 것을 줄 것입니다.
Re: 새 데이터 포인트에 대한 혼합 모델의 평균/개별 신뢰 구간빠른 답장을 보내 주셔서 감사합니다.
불행히도 그렇지 않습니다. 그것이 바로 내가 시도한 것입니다. "Y"가 누락되지 않고 모델 피팅에 사용된 데이터 포인트에 대한 신뢰 구간만 제공합니다.
어떤 버전의 JMP를 사용하십니까? 저는 JMP Pro 버전 17을 사용합니다.
Re: 새 데이터 포인트에 대한 혼합 모델의 평균/개별 신뢰 구간흠. 추가된 열에 모든 예측 변수가 포함되어 있습니까(Y 누락)?이는 모델(범주 및 숫자)에 있는 모든 요인(고정, 무작위 등)에 대한 값과 사용했을 수 있는 "기준" 변수를 의미합니다. 저는 JMP V17을 사용하지만 Pro를 사용한다는 사실은 중요하지 않습니다.
Re: 새 데이터 포인트에 대한 혼합 모델의 평균/개별 신뢰 구간그리고 @안자_W ...정확히 원하는 것이 무엇인지에 대해 매우 신중해야 합니다. 모델을 구축하는 데 사용한 요인 수준(무작위 및 고정)의 특정 조합에 대한 간격을 원하십니까? 또는 무작위 효과의 특정 수준이 아닌 데이터의 전체 변동성을 기반으로 하는 간격을 원하십니까? 전자를 원하면 앞에서 설명한 대로 작동해야 합니다. 당신이 후자를 원한다면 그것은 완전히 다른 동물이며 여기에서 당신을 가리킬 것입니다.
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6916346/
Re: 새 데이터 포인트에 대한 혼합 모델의 평균/개별 신뢰 구간매우 감사합니다. 예측이 아직 모르는 새 그룹에 대한 것으로 예상되기 때문에 임의 요인에 값을 추가하는 것을 잊었습니다. 이미 존재하는 무작위 요소 수준을 삽입하면 작동하지만 실제로는 그것에 의존하지 않습니다.
Re: 새 데이터 포인트에 대한 혼합 모델의 평균/개별 신뢰 구간저는 이 대화를 흥미롭게 지켜보고 있습니다. 내가 볼 수 있는 한 당신이 설명하는 두 상황에 대한 예측 구간은 JMP에서 계산할 수 있습니다. 임의 효과의 특정 수준에 대한 예측 구간을 원하는 경우 선택합니다.
열 저장 --> 조건부 개별 CI
무작위 효과 변동성이 포함된 예측 구간을 원하는 경우 다음을 선택합니다.
열 저장 --> 개별 신뢰 구간
Re: 새 데이터 포인트에 대한 혼합 모델의 평균/개별 신뢰 구간정확히.
그러나 후자의 "Indiv Confidence Interval"에 대해서도 임의 요인에 대한 값을 제공해야 합니다. 이것이 나를 당혹스럽게 한 것입니다. 그러나 출력은 어떤 값을 제공하든 상관없이 동일합니다.
Re: 새 데이터 포인트에 대한 혼합 모델의 평균/개별 신뢰 구간@안자_W 그리고 @스테판C . 획득한 포인트; 이 버전의 JMP에는 개선된 옵션이 있는 것으로 보입니다(아마도 이전 버전에서는 놓쳤을 것입니다). 즉, JMP가 실제로 이 "개별 신뢰 구간"을 계산하는 방법에 대한 귀중한 정보(내가 찾을 수 있음)가 거의 없습니다. 그리고 이 분야에 대한 연구는 그러한 간격에 대한 많은 "표준" 방법이 불완전하고 개선이 필요함을 나타냅니다. JMP 및 기타 소프트웨어와 관련된 문제에 대한 요약은 여기에서 섹션 3.5를 참조하십시오( https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6916346/ ). 거기에서 wrt JMP는 다음과 같이 말합니다.
"JMP에서 "모델 적합" 플랫폼을 사용하면 혼합 모델을 실행할 수 있으며 PI는 "열 저장" 메뉴의 "개별 CI" 옵션에서 얻을 수 있습니다. PI와 그 자유도에 관한 도움말에는 공식이나 논의가 없습니다. 고정 효과(즉, Kenward-Roger)에 대한 자유도가 PI에 사용된다는 것을 실제로 알 수 있습니다. PI가 너무 넓은 섹션 3.2에서 설명한 바와 같이 이는 적절하지 않습니다(다음 섹션 참조)."
Re: 새 데이터 포인트에 대한 혼합 모델의 평균/개별 신뢰 구간나는 이것을 더 파고 들었다. 섹션 5.2 및 5.3의 예를 사용하여 예측 구간을 계산했습니다(제공한 링크에서, https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6916346/ ) JMP 및 여기에 설명된 방법을 통해. 그리고 놀랍게도... 일치합니다! 이것은 참으로 놀라운 개선입니다. 이 업데이트에 대해 JMP에게 감사드립니다. 감사합니다. @안자_W 그리고 @스테판C 이것을 애타게하기 위해 함께 일하기 위해.
Re: 새 데이터 포인트에 대한 혼합 모델의 평균/개별 신뢰 구간@MRB3855 JMP에서 계산된 PI가 특정 설계에 대해 너무 보수적이었다는 것을 알고 있습니다. 그러나 이것은 최근 버전에서 개선된 것으로 보입니다. 그러나 당신이 말했듯이 계산 방법에 대한 정보가 없습니다.
그건 그렇고 훌륭한 기사.
Re: 새 데이터 포인트에 대한 혼합 모델의 평균/개별 신뢰 구간방금 귀하의 게시물을 보았습니다. 그것은 참으로 개선입니다. 훌륭한 작업에 감사드립니다!
Re: 새 데이터 포인트에 대한 혼합 모델의 평균/개별 신뢰 구간귀하가 참조한 논문은 작성 당시에는 정확했습니다. 혼합 모델이 적합할 때 개별 신뢰 구간(예: 예측 구간)에 사용되는 DF는 원래 일반적인 신뢰 구간에 대해 KR DF로 기본 설정되었습니다. 이것은 JMP 및 JMP Pro 16에서 수정되었습니다(주요 참조로 참조한 문서 사용). 개별 CI 옵션은 해당 버전 이전의 혼합 특성(혼합 모델 적합성을 위한 JMP Pro 특성)에서 사용할 수 없었지만 표준 최소 제곱 특성에서 REML을 사용하여 단순 혼합 모델을 적합하는 경우에는 사용할 수 있었습니다. 문서화 팀에 더 자세한 내용으로 문서를 업데이트하거나 최소한 수학에 대한 해당 문서를 가리키도록 요청할 수 있습니다.
개별 CI 계산에 사용되지 않음에도 임의 효과 수준을 지정해야 하는 것은 X(고정 또는 임의)에 누락된 값이 있는 경우 모든 계산에서 행을 생략하는 일반적인 동작의 결과입니다. . Y 값이 누락된 임의 효과 수준을 지정하면 행이 모델을 맞추는 데 사용되지 않지만 다른 모든 계산을 위해 여전히 데이터에 있습니다.
Re: 새 데이터 포인트에 대한 혼합 모델의 평균/개별 신뢰 구간감사해요 @eclaassen 배경과 맥락... 그리고 개선을 위해! 최신 버전의 새로운 기능, 특히 이와 같이 "사소한"(하지만 내 세계에서는 중요!) 업데이트로 간주될 수 있는 업데이트를 따라잡기가 어려울 때가 있습니다. 실제로 설명서에 세부 정보 및/참조가 있으면 도움이 됩니다.
새 데이터 포인트에 대한 혼합 모델의 평균/개별 신뢰 구간안녕하세요 여러분,
JMP 17에서 하나의 무작위 효과로 혼합 모델을 적합합니다. 새로운 예측, 즉 모델 피팅에 사용되지 않는 데이터 포인트에 대한 신뢰 구간을 얻고 싶습니다. 그러나 피팅 모델 플랫폼에서 빨간색 삼각형으로 이동하여 "열 저장 -> 평균/개별 신뢰 구간"을 사용하면 모델 피팅에 사용된 데이터 포인트에 대한 값만 제공됩니다. JMP 또는 JSL에서 새 데이터 포인트에 대한 신뢰 구간을 얻을 수 있는 방법이 있습니까?
예측을 위해 모델을 사용하는 경우 이 예측의 불확실성에도 관심이 있습니다.
도움을 주시면 감사하겠습니다!
최상의,
안자
고급 통계 모델링기본 데이터 분석 및 모델링데이터 탐색 및 시각화실험 설계
