Intervalles de confiance du profileur avec un point de donnéesJ'ai une question concernant les intervalles de confiance dans le modèle d'ajustement > la plate-forme de profileur : comment JMP génère-t-il des intervalles de confiance lorsqu'il n'y a qu'un seul point de données dans une catégorie donnée ? J'avais l'impression que vous aviez besoin d'une erreur standard (qui nécessite une certaine mesure de variabilité) pour la calculer, mais cela ne devrait pas exister avec un seul point de données. Voici un exemple de ce à quoi je fais référence :
J'ai exclu les étiquettes, mais la condition d'extrême droite (avec le plus grand intervalle de confiance) n'a qu'un seul point de données qui l'alimente. Y a-t-il des hypothèses que JMP fait pour calculer cela ou peut-être qu'il me manque quelque chose de fondamental sur la nécessité de plusieurs points de données pour estimer l'erreur standard pour les estimations de paramètres (?).
Merci!
Analyse et modélisation des données de baseRe : Intervalles de confiance du profileur avec un point de donnéesSalut,
L'intervalle de confiance est basé sur l'estimation de l'erreur pour l'ensemble du modèle. L'erreur peut être estimée tant que vous avez des degrés de liberté qui ne sont pas nécessaires pour l'estimation des paramètres du modèle. Fondamentalement, tant que vous avez plus de lignes de données que de paramètres dans le modèle, JMP devrait être en mesure d'estimer les intervalles d'erreur et de confiance.
Il ne s'agit pas d'une estimation indépendante de l'erreur pour chaque combinaison unique de conditions basée sur des mesures répétées pour chaque traitement. Ce n'est pas ainsi que fonctionnent les modèles de régression linéaire multiple.
Pour une bonne compréhension des intervalles de confiance et de leur interprétation, je vous recommande de vous plonger dans l'état d'esprit de la pensée statistique. Et voici un très bon cours en ligne gratuit pour ça!
J'espère que ça aide,
Phil
Re : Intervalles de confiance du profileur avec un point de donnéesSalut Phil,
C'est très utile, merci ! J'ai déjà entendu parler du programme STIPS, je vais donc devoir prendre le temps de le parcourir.
Acclamations,
Tim
