Cuando se utiliza la plataforma de regresión generalizada para analizar datos censurados por la izquierda, donde la detección no es posible debido a un límite de detección inferior, ¿cómo maneja JMP los datos censurados?
Por favor confirme que entendí correctamente. ¿Se tratan los datos censurados a la izquierda como si se encontraran entre cero y el límite de detección mediante una imputación faltante (simulación) suponiendo que todo el conjunto de datos tiene una distribución no normal (como log-normal)?
O, en lugar de utilizar la simulación para la imputación, ¿se aplican reglas o métodos estadísticos específicos para imputar valores para datos censurados por la izquierda?
La razón por la que hago esta pregunta es porque ayer, durante una sesión que presentaba la regresión generalizada para JMP Pro, un cliente mencionó que actualmente están analizando datos censurados en JMP Basic simulando valores faltantes entre cero y el límite de detección. Preguntaron si la plataforma de género podría ser un mejor enfoque.
Puedo decir que GENREG podría ser apropiado para sugerir que asumir una distribución específica para la simulación podría ser más adecuado en nuestro caso. ¿bien?
Sobre cómo se manejan los datos censurados, aquí hay una buena referencia: "Métodos estadísticos para datos de confiabilidad" de Meeker y otros. https://www.amazon.com/Statistical-Reliability-Analysis-Probability-Statistics/dp/1118115457
Para su pregunta, consulte la Sección 2.4 Probabilidad.
En resumen, la observación censurada por la izquierda contribuye a la verosimilitud total. Y esa contribución es la probabilidad de que la observación censurada por la izquierda esté entre cero (si la distribución es lognormal, Weibull, etc.) y el límite de detección.
Puedes entenderlo comparándolo con lo que hace la imputación. Después de la imputación, la contribución de la observación es la "densidad" del valor imputado. El problema es cómo se imputa el valor. Está estrechamente relacionado con el enfoque de simulación.
La simulación es una idea razonable, pero ¿cómo se determina la distribución a partir de la cual se deben extraer las observaciones? Es un problema del huevo de gallina.
El enfoque adecuado no plantea ese dilema.
