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Améliorations non linéaires

Bonjour,

 

Non linéaire peut-il être amélioré pour fournir des intervalles de confiance autour des valeurs des paramètres et une mesure telle que sigma (comme c'est le cas pour Fit Parametric Survival) et R^2 (je sais que R^2 peut avoir une applicabilité limitée / restreinte, donc sigma pourrait être meilleur). Ceci est disponible dans les outils concurrents.

Salutations

Mehul Shroff

Analyse et modélisation de données de baseRe : Améliorations non linéaires

@MShroff les intervalles de confiance pour les paramètres peuvent être déterminés en cliquant sur le bouton « Limites de confiance » dans le panneau de configuration dans Non linéaire, une fois que la solution d'ajustement du modèle a été trouvée.  

 

Re : Améliorations non linéaires

Merci, @SamGardner , pour ces informations.

 

Pouvez-vous également commenter la disponibilité de sigma ou s'il peut être suggéré pour une future amélioration ?

Salutations

Mehul Shroff

Objet : Améliorations non linéaires – Statut changé en : Accepté

Nous examinerons la possibilité d'ajouter davantage de mesures d'ajustement du modèle dans Non linéaire.Pour "sigma", voulez-vous dire l'erreur quadratique moyenne pour l'ajustement du modèle ?Le RMSE est rapporté dans la section Solution du rapport.  

Re : Améliorations non linéaires

Bonjour,

 

Non - je faisais référence à la mesure de la propagation (par exemple, un sigma lognormal). C'est conceptuellement (mais pas mathématiquement) l'inverse de R^2.

Salutations

Mehul Shroff

Re : Améliorations non linéaires

@MShroff le paramètre Sigma est intrinsèque au modèle choisi.Dans le cas d'une distribution lognormale pour l'analyse de survie, si vous voulez en voir un exemple, utilisez le Locomotive.JMP exemple de tableau de données et

• Exécutez la survie paramétrique avec Temps comme réponse et Censurer en tant que rôle de censeur, utilisez la distribution lognormale et exécutez le rapport.Vous voyez que le paramètre Sigma est rapporté dans les estimations de paramètres.
  
  

   

• Ajustez maintenant le même modèle en utilisant Non linéaire.Utiliser Temps que la réponse et le LogNormal Colonne comme Perte.Si vous affichez les informations de colonne pour le LogNormal colonne, vous pouvez voir que le paramètre Sigma est spécifié dans le cadre de la fonction de perte.
  
  
  Exécutez le rapport et vous voyez que la même valeur de Sigma est rapportée comme estimation, comme dans l'exemple Parametric Survival. 
   

   

   

Objet : Améliorations non linéaires – Statut changé en : Livré