여러 지표 응답 및 여러 연속 예측 변수안녕하세요. 저는 JMP Pro 15.2.1을 사용하고 있습니다. 각 관찰에 3개의 연속 예측 변수와 5개의 지표(y/n) 응답이 있는 데이터 세트가 있습니다. 각 관찰에 대해 일부 또는 모든 지표가 존재할 수 있습니다. 다차원 응답 변수에 대한 여러 예측 변수의 동시 효과를 모델링하려고 합니다.
이 데이터에 대한 올바른 접근 방식을 찾을 수 없는 것 같습니다. JMP는 여러 범주형 응답 또는 내 예측 변수가 연속적이라는 사실을 꺼립니다.
고급 통계 모델링Re: 여러 지표 응답 및 여러 연속 예측 변수안녕 @gchesterton ,
당신이 하려는 일을 오해하고 있을지 모르지만 JMP에서는 문제가 되지 않습니다.
분석 > 모형 적합.
Y 역할에 5개의 이진 응답을 지정합니다.
모델 효과 구성 개요에 3개의 연속 예측 변수를 추가합니다.
달리다.
그게 당신이 시도한 것입니까? 그렇다면 무엇이 문제였습니까?
예시 .jmp 데이터 테이블을 첨부할 수 있으면 항상 도움이 됩니다. 그래도 민감한 데이터는 사용하지 마세요.
이게 도움이 되길 바란다,
필
Re: 여러 지표 응답 및 여러 연속 예측 변수감사해요 @Phil_Kay , 당신이 제안한 접근 방식은 정확히 내가 한 것과 내가 기대했던 것입니다. 그러나 JMP는 하나의 명목 응답만 포함할 수 있다고 말합니다. 짐작할 수 있듯이 내 명목 응답은 각각 고유한 열에 있습니다. 분명히 단일 데이터 열에 쌓을 수 있고 소스 레이블 열을 추가할 수 있습니다.
Re: 여러 지표 응답 및 여러 연속 예측 변수나는 그 행동을 재현할 수 없습니다.
다시 말하지만, 쿼리를 설명하기 위해 예제 데이터를 첨부하면 정말 도움이 될 것입니다.
필
Re: 여러 지표 응답 및 여러 연속 예측 변수쉼표로 구분된 텍스트 파일을 첨부했습니다. 이것은 헤더가 변경된 실제 원시 데이터입니다. 예측 변수는 표준화/변환되어야 하지만 현재로서는 그것이 문제라고 생각하지 않습니다.
Re: 여러 지표 응답 및 여러 연속 예측 변수@Phil_Kay 해당 데이터 세트 외에도 JMP의 내 대화가 있습니다.
Re: 여러 지표 응답 및 여러 연속 예측 변수현재 릴리스인 JMP Pro 17.2에서 CSV 파일을 열고 모든 Y 열의 모델링 유형을 Nominal로 변경했습니다. 표시한 대로 모델 적합 시작 대화 상자를 완료했습니다. 오류 없이 다음과 같은 결과를 받았습니다.
(처음 4개 Y에 대한 보고서는 공간상의 이유로 닫혀 있습니다.)
Re: 여러 지표 응답 및 여러 연속 예측 변수안녕, @gchesterton .
여전히 문제를 재현할 수 없습니다. Windows에서 JMP Pro 17.1.0을 사용하고 있기 때문일까요?
기술 지원팀( support@jmp.com ).
어쨌든 모델 적합에서 얻을 수 있는 결과는 실제로 각 응답에 대해 별도의 모델이지만 모두 하나의 JMP 보고서 창에 있다는 점을 이해하는 것이 좋을 것입니다. 따라서 각 모델을 개별적으로 피팅하여 문제를 해결할 수 있습니다. 모델은 동일합니다.
Re: 여러 지표 응답 및 여러 연속 예측 변수실제로 각 명목 응답에 대해 별도의 모델을 생성할 수 있습니다. 그러나 응답 창에 5개의 응답 변수를 모두 삽입한 동기는 5개의 개별 모델을 수행하는 프로세스를 단순화하기 위한 것이 아닙니다. 대신 다차원적인 반응을 다루고 있다는 생각이 듭니다. 이러한 응답은 독립적이지 않으므로 단일 모델에 여러 응답 변수를 포함하여 다변량 응답으로 인식할 것이라고 생각했습니다. 즉, Y1-5와 예측 변수 X1,2,3의 결합 상태입니다.
Y1 ~ X1+X2+X3 + Y2+Y3+Y4+Y5 를 모델링 할 수 있지만 정말 원하는 것은 Y1 + ... + Y5 ~ X1 + X2 + X3 인 것 같습니다.
Re: 여러 지표 응답 및 여러 연속 예측 변수말이된다, @gchesterton . X1의 효과를 동시에 이해하고 싶은데... 모든 응답에 대해 X3 Y1 ... Y5.
"응답은 독립적이지 않다"는 의미에 대해 매우 철학적으로 접근할 수 있으며 Y1을 처리하는 정교한 모델링 기술을 탐색할 수 있습니다. Y5는 일종의 그룹화된 다변량 응답입니다.
그러나 사람들이 99%의 시간 동안 사용할 실용적인 접근 방식은 각각의 Y1 ...에 대해 별도의 모델을 구축하는 것입니다. X1에 대한 Y5 .... X3를 선택한 다음 함께 프로파일링합니다.
이들은 여전히 별도의 모델입니다.
이를 수행하는 프로세스는 각 모델에 대한 확률 공식을 저장하는 것입니다.
그런 다음 Graph > Profiler에서 Prob[1] 예측 수식 열을 Y, 예측 수식 역할에 추가합니다.
이게 도움이 되길 바란다,
필
Re: 여러 지표 응답 및 여러 연속 예측 변수저는 이 토론을 지켜보았고 귀하가 제공한 정보가 너무 모호하여 구체적인 조언을 제공할 수 없음을 인정합니다. 적절한 맥락 없이 조언을 제공하는 것은 매우 어려우며 안타깝게도 이와 같은 포럼에서 종종 그렇듯이 적절한 맥락을 제공하기 어려울 수 있습니다. 전혀 도움이 되지 않을 수도 있는 제 생각은 다음과 같습니다.
"다차원 반응"이 무엇을 의미하는지 잘 모르겠습니다.나중에 이것이 단순히 여러 응답 변수가 있음을 의미하는 "다변량 응답"임을 나타냅니다.당신은 그들이 독립적이지 않다고 제안합니다. 이것을 어떻게 결정했습니까? 5개의 명목 응답이 어떻게 연관되는지 알면 좋겠지만 평가가 불가능할 수 있습니다.5개의 명목 응답의 함수인 응답 변수를 만들 수 있는지 궁금합니다.명목 응답 대신 서수 척도일까요?
Re: 여러 지표 응답 및 여러 연속 예측 변수OP에 명시된 바와 같이 각 관찰에는 3개의 연속 예측 변수와 5개의 지표 응답이 있습니다. Y1(1 또는 0)의 상태는 부분적으로 Y2-5의 상태에 따라 달라집니다. 인간이 각각의 경우에 각각의 Y1-5를 표시하기 때문입니다. 예를 들어 Y2 = true를 나타내는 경향은 부분적으로 Y1 및 다른 Y의 표시에 의해 영향을 받습니다.
Y1 ~ X1 + X2 + X3을 모델링하면 Y2-5 상태에서 오는 정보를 무시하는 것 같습니다. 응답 변수는 벡터입니다. 각 예측 변수가 해당 벡터에 어떤 영향을 미치는지 알고 싶습니다.
Re: 여러 지표 응답 및 여러 연속 예측 변수저를 무시하셔도 되지만 제가 더 혼란스럽습니다."Y2-Y5 상태"를 이해하지 못합니까?이러한 "샘플"의 다른 특성입니까? 인간은 샘플을 "관찰"하고 0 또는 1을 결정합니까?0과 1은 무엇을 의미합니까?운영상 정의된 것(Deming에 따라)은 무엇입니까?
응답이 벡터인 경우 크기와 방향을 정량화하지 않는 이유는 무엇입니까?
응답이 인간의 감각 인식에서 범주형 응답인 경우 더 많은 범주를 만들고 서수 척도를 사용하려고 합니다.인간의 편견이 우려되는 경우 척도가 감정에 기반하지 않은 비교 척도인지 확인하십시오.나는 인간 내부와 인간 사이에 반복 측정을 추가할 것입니다(동일한 인간과 다른 인간이 적어도 두 번 측정한 동일한 "샘플").간단한 플롯을 사용하여 특정 인간의 일관된 편향이 있는지 확인하고 평균화를 사용하여 각 변동 구성 요소를 줄일 수 있습니다.
Re: 여러 지표 응답 및 여러 연속 예측 변수단일 요소가 아닌 값 목록이 있는 수학적 의미의 벡터입니다.
5개의 지표 값 집합을 설명하는 다른 방법을 잘 모르겠습니다.
각 관찰에서 평가자는 5개의 질문 각각에 대해 그것이 참인지 거짓인지(켜짐 또는 꺼짐, 1 또는 0) 표시합니다. 기본 이진 표시기입니다. 이진 지표 응답에 대해 이해할 수 없는 것은 무엇입니까???
값은 각 관찰에서 가능한 5가지 '이유'를 각각 평가하는 사람들의 판단입니다. 5개의 응답은 각각 예 또는 아니오일 수 있으며 나머지 응답은 예 또는 아니오입니다. 따라서 이론적으로 응답 벡터는 32가지의 서로 다른 조합을 가질 수 있습니다.
