パラメータ推定値がゼロにされるで作成された実験の 1 つを分析しようとしていますが、パラメータ推定値を理解するのに問題があります。
分析する相互作用に応じて (これは一部実施要因設計なので、2 元相互作用までしか選択していません)、パラメータ推定値は不安定、ゼロ、その他の場合は空になります。なぜこれが発生するのか、そしてそれが何を意味するのか、明確に説明していただければ幸いです。
以下にスクリーンショットを掲載しました。
現在、WindowsでJMP 17を使用しています
基本的なデータ分析とモデリングデータの探索と視覚化実験計画法Re: パラメータ推定値がゼロになるこんにちは@MedianPuppy4982 、
問題にリンクされている JMP ヘルプ セクションを読むことをお勧めします: モデル項間の線形依存関係を持つモデル (jmp.com)
あなたの質問はフォーラムで非常に頻繁に寄せられる質問です。以前に回答された投稿を確認できます:
2元配置分散分析のLostDFs
Lost DFs、Biased、Zeroed パラメータ推定メッセージを受け取りましたが、これらはどういう意味ですか?
基本的には、「特異点」パネルをチェックして、モデル内のいくつかの用語がどのようにリンク/相関しているかを確認する必要があります。
- 一部の項が完全に相関している（交絡している）場合、JMP はそれらを区別できず、モデル内で独立して使用することができず、結果は「ゼロ」になります。
- いくつかの用語が相互に相関している場合、それらの推定値は独立していないため偏りが生じます。この現象は多重共線性と呼ばれ、偏った推定値と過大な信頼区間をもたらします。
- 最後に、利用可能な固有の観察/実験の数よりも多くの用語を導入した可能性もあります。そのため、一部の用語間に線形相関が作成され、独立して推定することが不可能 (「ゼロ」または空) になったり、独立して推定することが困難になったり (「バイアス」) する可能性があります。
この回答がお役に立てば幸いです。
編集: 「不安定」な用語については、推定値と標準偏差を確認してください。これらの用語 (および非常に多くの用語) を正確に推定するためのデータが不足しているため、分散が非常に大きくなっています。モデルを改良するか、他の (より単純な) モデルをテストしてください。
Re: パラメータ推定値がゼロになる私が始めようと思いますが、できれば統計学の知識が豊富な方が「不安定」の意味を正確に説明してくれるといいのですが。モデルからこのような出力をよく目にします。特に名目変数の数が多く、相互作用がある場合によく見かけます。問題は、多くの組み合わせが大部分冗長である (予測子がゼロの場合は完全に冗長) ことだと思います。直感的に、これらの組み合わせはまれなので、モデル内の他の変数によって不要になります。つまり、モデルの予測力にはまったく何も追加されません (p 値が非常に大きいことからもわかります)。しかし、数学的な意味で「不安定」の意味を正確に理解したことは一度もありません。
Re: パラメータ推定値がゼロになる@Victor_Gご返信ありがとうございます！
実は、特異点パネルについてフォローアップしたかったのです。他の投稿を見ていたのですが、データでサポートされていないモデルを追加しない限り、特異点の詳細は表示されないという回答もありました。また、Fit Lease Square レポートにも表示されますが、すべての要素がカテゴリ別であるため、名目ロジスティックを実行する必要がありました。これは、特異点パネルが表示されないことを意味することを再確認したかったのです。
それなしでこの相関関係を確認する別の方法はありますか?
Re: パラメータ推定値がゼロになる＠スタットマン
ご返信ありがとうございます！
観測が 3 つしかないので自由度は 2 つしかないという印象を受けました。試しに DF を 3 に増やしてみましたが、特異点パネルはまだ表示されず、VIF の測定も行われませんでした。
Re: パラメータ推定値がゼロになる申し訳ありませんが、あなたのシナリオが理解できません。DF は、データ セットから利用できる独立した比較の数の関数です。これは、データの収集方法の関数です。DF を勝手に作成することはできません。利用できる DF と、それをモデルに割り当てる方法が、特異性に影響します。
Re: パラメータ推定値がゼロになる以下は自由度が 10 の DOE です。
設計を複製し、さらに 10 回実行して DF を 20 に倍増させることができました。ただし、傾きと切片しか推定できません。
X1 の二次項を推定しようとすると、データがこの効果の推定をサポートしていないため、特異点が発生します。
推定用のモデル マトリックスをサポートするには、十分な DF と設計マトリックス内の正しいレベルの組み合わせが必要です。DOE を使用すると、指定されたモデル内のすべての項を推定できることが保証されます。アドホックデータ収集では、このような保証はありません。
Re: パラメータ推定値がゼロになる@Mark_Baileyわかりやすく説明していただき、本当にありがとうございます。
