Re: Intervalo de confianza medio/individual en modelos mixtos para nuevos puntos de datosHola, Anja: Si agrega nuevas filas a su conjunto de datos, con los valores de los puntos de datos que desea predecir, pero deja la "Y" como faltante ( . ).Entonces te dará lo que estás buscando.
Re: Intervalo de confianza medio/individual en modelos mixtos para nuevos puntos de datosGracias por su respuesta rápida.
Desafortunadamente, no es así. Eso es exactamente lo que intenté. Simplemente proporciona los intervalos de confianza para los puntos de datos en los que no falta "Y" y se utilizó en el ajuste del modelo.
¿Qué versión de JMP usas? Yo uso JMP Pro versión 17.
Re: Intervalo de confianza medio/individual en modelos mixtos para nuevos puntos de datosMmm. ¿Está seguro de que tiene todos sus predictores en las columnas añadidas (falta Y)?Eso significa valores para todos los factores (fijos, aleatorios, lo que sea) que están en su modelo (categóricos y numéricos), y cualquier variable "por" que haya utilizado. Yo uso JMP V17, pero el hecho de que uses Pro no debería importar.
Re: Intervalo de confianza medio/individual en modelos mixtos para nuevos puntos de datosY @Anja_W ...tienes que tener mucho cuidado con lo que quieres exactamente. ¿Quiere intervalos para una cierta combinación de niveles de factores (aleatorios y fijos) que usó para construir su modelo? ¿O desea intervalos que se basen en la variabilidad total de los datos y no en un nivel particular de los efectos aleatorios? Si desea lo primero, entonces debería funcionar como lo describí anteriormente. Si quieres lo último, entonces ese es un animal completamente diferente y te señalaré aquí.
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6916346/
Re: Intervalo de confianza medio/individual en modelos mixtos para nuevos puntos de datosMuchas gracias. Olvidé agregar un valor al factor aleatorio ya que se supone que la predicción es para un nuevo grupo que aún no conozco. Funciona si inserto un nivel ya existente del factor aleatorio pero en realidad no depende de él.
Re: Intervalo de confianza medio/individual en modelos mixtos para nuevos puntos de datosHe estado siguiendo esta conversación con interés. Por lo que puedo ver, los intervalos de predicción para las dos situaciones que describe se pueden calcular en JMP. Si desea un intervalo de predicción para un cierto nivel de un efecto aleatorio, elija
Guardar columnas --> CI individual condicional
Si desea un intervalo de predicción en el que se incluya la variabilidad del efecto aleatorio, elija
Guardar columnas --> Intervalo de confianza individual
Re: Intervalo de confianza medio/individual en modelos mixtos para nuevos puntos de datosExactamente.
Pero también para el último "Intervalo de confianza individual" debe proporcionar un valor para el factor aleatorio. Esto es lo que me desconcertó. Pero la salida será la misma sin importar el valor que se proporcione.
Re: Intervalo de confianza medio/individual en modelos mixtos para nuevos puntos de datos@Anja_W y @stefanc . Puntos tomados; parece que esta versión de JMP tiene esa opción, lo cual es una mejora (y tal vez me la perdí en versiones anteriores). Dicho esto, hay muy poca información (que puedo encontrar) sobre cómo JMP calcula realmente este "Intervalo de confianza individual". Y la investigación en esta área indica que muchos de los métodos "estándar" que existen para tales intervalos están incompletos y necesitan mejoras; para obtener un resumen del problema relacionado con JMP y otro software, consulte la sección 3.5 aquí ( https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6916346/ ). Allí, escrito JMP, dice:
"En JMP, la plataforma "Fit Model" permite ejecutar un modelo mixto y los PI se pueden obtener desde la opción "CI individual" en el menú "Guardar columnas". No hay fórmula ni discusión en la ayuda con respecto al PI y sus grados de libertad. De hecho, uno puede notar que los grados de libertad para efectos fijos (es decir, Kenward-Roger) se usan para el PI. Esto no es apropiado como se explica en la Sección 3.2 con PI demasiado amplios (consulte la siguiente sección)."
Re: Intervalo de confianza medio/individual en modelos mixtos para nuevos puntos de datosHe profundizado en esto más. Calculé los intervalos de predicción usando los ejemplos en las secciones 5.2 y 5.3 (en el enlace que proporcioné, https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6916346/ ) a través de JMP y mediante el método descrito en el mismo. Y, para mi sorpresa... ¡coinciden! Esta es una mejora maravillosa de hecho. Gracias JMP por esta actualización, y gracias @Anja_W y @stefanc por trabajar juntos para resolver esto.
Re: Intervalo de confianza medio/individual en modelos mixtos para nuevos puntos de datos@MRB3855 Sé que los PI calculados en JMP solían ser demasiado conservadores para ciertos diseños. Pero parece que esto ha sido mejorado en versiones recientes. Pero como usted dice, falta información sobre el método de cálculo.
Gran artículo, por cierto.
Re: Intervalo de confianza medio/individual en modelos mixtos para nuevos puntos de datosAcabo de ver tu publicación. Eso sí que es una mejora. Gracias por el buen trabajo!
Re: Intervalo de confianza medio/individual en modelos mixtos para nuevos puntos de datosEl documento al que hizo referencia era correcto cuando se escribió; los DF que se usaban para los Intervalos de confianza individuales (es decir, los Intervalos de predicción) cuando se ajustaba un modelo mixto originalmente tenían como valor predeterminado los DF KR para un Intervalo de confianza habitual. Esto se corrigió (utilizando el documento al que hizo referencia como referencia principal) a partir de JMP y JMP Pro 16. La opción de CI individual no estaba disponible en la personalidad Mixta (la personalidad JMP Pro para ajustar modelos mixtos) antes de esa versión, aunque estaba disponible si ajustaba un modelo mixto simple usando REML bajo la personalidad de Mínimos cuadrados estándar. Puedo solicitar que el equipo de Documentación actualice el documento con más detalles, o al menos señale ese artículo para las matemáticas.
En cuanto a la necesidad de especificar un nivel de efecto aleatorio a pesar de que no se usa en el cálculo de un CI individual, eso es el resultado del comportamiento típico de omitir una fila de todos los cálculos si una X (ya sea fija o aleatoria) tiene un valor faltante . Con un nivel de efecto aleatorio especificado sin el valor Y, la fila no se usa para ajustar el modelo, pero aún está en los datos para todos los demás cálculos.
Re: Intervalo de confianza medio/individual en modelos mixtos para nuevos puntos de datosGracias @eclaassen por los antecedentes y el contexto... ¡y la mejora! A veces es difícil mantenerse al día con las novedades de la última versión, especialmente con lo que puede considerarse actualizaciones "menores" (¡pero significativas en mi mundo!) como esta. De hecho, sería útil tener algún detalle y/o referencia en la documentación.
Intervalo de confianza medio/individual en modelos mixtos para nuevos puntos de datosHola a todos,
Encajé un modelo mixto con un efecto aleatorio en JMP 17. Me gustaría obtener intervalos de confianza para nuevas predicciones, es decir, puntos de datos que no se usaron en el ajuste del modelo. Sin embargo, si voy al triángulo rojo en la plataforma del modelo de ajuste y uso "Guardar columnas -> Intervalo de confianza medio/individual", solo proporciona valores para los puntos de datos utilizados en el ajuste del modelo. ¿Hay alguna forma en JMP o JSL de obtener intervalos de confianza para nuevos puntos de datos?
Si utilizo modelos para las predicciones, también me interesa la incertidumbre de esta predicción.
¡Apreciaría cualquier ayuda!
Mejor,
Anja
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