Autocorrelación en modelo de regresión multilineal con variable dependiente del tiempoHola a todos,
Estoy tratando de generar un modelo de regresión multilineal en un estudio que abarcó muchas semanas. Uno de los factores es la edad celular y esto parece tener un efecto significativo en la respuesta. Al observar el gráfico Residuals vs Row y realizar la prueba de Durbin-Watson, parece que los datos no son independientes (es decir, existe una autocorrelación). Sin embargo, dado que la edad de la celda es un factor dependiente del tiempo, ¿no se esperaría una autocorrelación? En este caso, ¿aún necesitaría corregir la autocorrelación de alguna manera y hay opciones en JMP para hacerlo?
¡Gracias!
AnalíticaRe: Autocorrelación en modelo de regresión multilineal con variable dependiente del tiempoHola David,
Muchas gracias por tu respuesta y explicación. Ese enlace que envió parece ser un excelente recurso para MLR en general. Definitivamente lo intentaré con mis datos.
¡Gracias de nuevo!
Re: Autocorrelación en modelo de regresión multilineal con variable dependiente del tiempoEsperaba que pudiéramos haber tenido otras contribuciones a esta discusión, pero supongo que el foro está tranquilo debido al 4 de julio.
La implicación general de la autocorrelación es que los errores estándar tienden a subestimarse, lo que tiene consecuencias para la inferencia estadística.
Un enfoque consiste en utilizar un modelo de regresión que utiliza una representación autorregresiva de los errores (es decir, un modelo de serie temporal para los errores que da cuenta de la autocorrelación).
Aquí hay una discusión útil:
https://online.stat.psu.edu/stat462/node/189/
La buena noticia es que al final del artículo proporcionan un ejemplo real, incluidos los datos, los cálculos y los resultados.El ejemplo resuelto se basa en el procedimiento Cochrane-Orcutt.
Pude trabajar a través del procedimiento usando JMP y en cada paso los resultados coincidieron.
Es posible que desee probar por sí mismo con su ejemplo.Una cosa que deberá hacer es construir una fórmula de columna para un modelo autorregresivo simple de los residuos, algo que puede hacer si está familiarizado con la función de retraso en JMP.
Si crees que este procedimiento podría ser beneficioso, pero te quedas atascado, házmelo saber y puedo hacer una grabación de video de la secuencia.
Re: Autocorrelación en modelo de regresión multilineal con variable dependiente del tiempoHola @David_Burnham , ¡Gracias por sus respuestas! De hecho, utilicé el modelo Cell Growth 4P en el pasado (para un propósito diferente) ¡y funcionó muy bien! Sin embargo, lo que estoy tratando de lograr es bastante diferente. Estoy proporcionando más información a continuación.
Para nuestro estudio actual, estamos analizando diferentes factores que podrían afectar la productividad de nuestra línea celular. Hay varios factores, tanto categóricos como continuos. Los factores categóricos incluyen tipos de medios, lotes, etc., mientras que los factores continuos incluyen el número de veces que las células han sido subcultivadas (a lo que me referí anteriormente como "edad celular") y las condiciones de cultivo. La respuesta es cuánta proteína de interés producen las células por, digamos, una ejecución de proceso de 1 semana. Así que digamos, al comienzo de la semana 1, transferimos las células a un matraz para comenzar un proceso y al final de la semana 1, medimos cuánta proteína producen las células. Ese sería un punto de datos. Luego repetiríamos esto durante muchas semanas para recopilar más puntos de datos. Ahora bien, si resulta que las células producen cada vez menos proteínas con las ejecuciones posteriores, entonces la edad de las células sería un factor estadísticamente significativo en mi modelo final. Mi pregunta es, ¿no causaría esto una autocorrelación? Y si es así, ¿debería intentar corregirlo o simplemente aceptar que es inherente al estudio?
Re: Autocorrelación en modelo de regresión multilineal con variable dependiente del tiempoLamento dar otra respuesta que no responde a su pregunta, solo otra observación: puede usar la plataforma 'Fit Curve' para ajustar un modelo de crecimiento celular no lineal.
Re: Autocorrelación en modelo de regresión multilineal con variable dependiente del tiempo¡Sí! El estadístico de prueba para la correlación es de aproximadamente 0,4 y el valor de p < 0,001.
Re: Autocorrelación en modelo de regresión multilineal con variable dependiente del tiempoSolo algo para verificar dos veces: la opción Durbin-Watson muestra la estadística de prueba.La opción para mostrar el valor p está entonces en el triángulo rojo asociado (no es una respuesta directa a su pregunta, solo una observación de que es fácil interpretar mal la prueba).
