Profiler-Konfidenzintervalle mit einem DatenpunktIch habe eine Frage zu den Konfidenzintervallen in der Plattform „Anpassungsmodell“ > „Profiler“: Wie generiert JMP Konfidenzintervalle, wenn es in einer bestimmten Kategorie nur einen Datenpunkt gibt? Ich hatte den Eindruck, dass Sie zur Berechnung einen Standardfehler benötigen (der ein gewisses Maß an Variabilität erfordert), aber das sollte nicht mit nur einem einzelnen Datenpunkt existieren. Hier ist ein Beispiel dafür, worauf ich mich beziehe:
Ich habe die Beschriftungen ausgeschlossen, aber in die Bedingung ganz rechts (mit dem größten Konfidenzintervall) wird nur ein einziger Datenpunkt eingespeist. Gibt es Annahmen, die JMP zur Berechnung trifft, oder übersehe ich vielleicht etwas Grundlegendes über die Notwendigkeit mehrerer Datenpunkte, um den Standardfehler für Parameterschätzungen abzuschätzen (?).
Danke!
Grundlegende Datenanalyse und ModellierungBetreff: Profiler-Konfidenzintervalle mit einem DatenpunktHallo,
Das Konfidenzintervall basiert auf der Schätzung des Fehlers für das gesamte Modell. Der Fehler kann geschätzt werden, solange Sie über Freiheitsgrade verfügen, die für die Modellparameterschätzung nicht erforderlich sind. Grundsätzlich gilt: Solange das Modell mehr Datenzeilen als Parameter enthält, sollte JMP in der Lage sein, Fehler- und Konfidenzintervalle zu schätzen.
Hierbei handelt es sich nicht um eine unabhängige Fehlerschätzung für jede einzelne Kombination von Erkrankungen, die auf wiederholten Messungen für jede Behandlung basiert. So funktionieren multiple lineare Regressionsmodelle nicht.
Um Konfidenzintervalle richtig zu verstehen und sie zu interpretieren, würde ich Ihnen empfehlen, sich mit der Denkweise des statistischen Denkens vertraut zu machen. Und da ist ein wirklich guter kostenloser Online-Kurs dafür!
Ich hoffe das hilft,
Phil
Betreff: Profiler-Konfidenzintervalle mit einem DatenpunktHallo Phil,
Das ist sehr hilfreich, danke! Ich habe schon einmal vom STIPS-Programm gehört, daher muss ich mir etwas Zeit nehmen, um es durchzuarbeiten.
Beifall,
Tim
