JMP에서 간격이 다르면 논리적으로는 같아야 합니다.안녕.
문제가 생겼는데, 어리석은 질문일 수도 있다는 점을 미리 사과드립니다.
간단하게 말하면, 상황은 이렇다.
데이터는
t = {0,3,6,9,12}
y1={y11,y12,y13,y14,y15}
y2={y21,y22,y23,y24,y25}
y3={y31,....}
여기서 y1,y2,y3는 배치 번호(Lot 번호)입니다.
그러므로 각각의 회귀선은 3개가 있어야 합니다.
나는 라인 비교성을 테스트했고 결론은 "다른 기울기와 다른 절편"이었습니다.
따라서 나는 변수를 모델 적합 플랫폼에 다음과 같이 넣었습니다.
여기서 G'=y, month=t입니다.
신뢰 구간이 열에 저장될 때까지 결과는 타당했습니다.
지금까지의 방법은 방법 A입니다.
그러나 다른 방법으로, 방법 B는,
입력 내용은 다음과 같습니다.
전반적인 결과는 동일한 것 같지만,
신뢰 구간은 방법 A와 다르게 계산됩니다.
(마지막 행에만 집중해서 이전 데이터 수치와 값을 비교하면 엄청난 차이가 있습니다. 204 <> 247)
그래서 내 질문은,
이런 차이의 이유는 어디에 있을까?
솔직히 말해서, 저는 JMP가 DATA를 "다른 기울기와 다른 절편"으로 처리하도록 했기 때문에(물론 방법 A와 B 모두의 경우),
신뢰 구간은 방법 B의 결과와 유사해야 합니다.
방법 A의 신뢰 구간은 배치 1, 2, 3에서 매우 유사합니다.
도와주세요.
글이 길고 영어로 되어서 죄송합니다.
고급 통계 모델링기본 데이터 분석 및 모델링데이터 탐색 및 시각화품질 및 공정 엔지니어링Re: JMP에서 간격이 다르면 논리적으로는 같아야 합니다.안녕하세요 @MikeKim : 첫 번째 Fit Model 플랫폼에서는 월을 "Y"로, 두 번째 Fit Model 플랫폼에서는 G'를 "Y"로 써서 헷갈리는 것 같습니다. 하지만, 저는 그것이 오타이고 두 플랫폼 모두에서 G'를 "Y"로 쓴다고 생각합니다.
첫 번째는 오류에 대한 자유도가 더 높기 때문에 더 좁을 것입니다. 즉, 첫 번째 대화에서와 같이 단일 모델을 구축하면(방법 A) 표본 크기가 더 크기 때문에 신뢰 구간이 더 좁아집니다. 두 모델 간의 오류에 대한 자유도를 비교하면 오류 df(방법 A)가 각 로트의 오류 df(방법 
보다 훨씬 크다는 것을 알 수 있습니다. 사실, 오류 df(방법 A) = 방법 B의 오류 df 합계(모든 로트에 대한)입니다. 이는 신뢰 구간의 폭에 직접적인 영향을 미칩니다(더 좁아집니다).
또한, 방법 A는 풀링된 MSE(전역의 MSE 평균)를 사용합니다.
방법 B의 경우 각 로트마다 고유한 MSE가 있으며, 이는 샘플 크기 등이 로트별로 동일하더라도 방법 B의 경우 각 로트의 너비가 달라질 수 있음을 의미합니다.
모두 말했듯이, 방법 A가 적절한 분석입니다(이것은 각 lot의 MSE가 대략 동일하다고 가정합니다). MSE가 매우 다르다면(방법 B에서 얻을 수 있음) 방법 B가 더 나은 선택일 수 있습니다. JMP Pro가 있고 이질분산성(분산의 이질성이라고도 함 https://en.wikipedia.org/wiki/Homoscedasticity_and_heteroscedasticity) 을 모델링할 수 있는 경우가 아니면 말입니다. 그래픽적으로, 잔차 플롯 및/또는 회귀선을 보고 각 lot 주변의 확산이 비슷한지 확인하여 이를 평가할 수 있습니다.
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Re: JMP에서 간격이 다르면 논리적으로 같아야 합니다.불행히도 저는 그 해결책을 완전히 이해할 수 없습니다.
아마도 내 설명이 충분하지 않았기 때문일 수도 있습니다.
아니면 내 배경 지식이 이해하기에 충분하지 않은 걸까요.
간단히 말해서, 내 질문은 다음과 같았습니다.
방법 A와 방법 B는 모두 "다른 절편, 공통 경사"로 지정됩니다(이는 '저하 플랫폼'의 결과이기 때문입니다)
그러므로 논리적으로는 같은 결과가 나와야 합니다.
당연히 그렇지 않습니다. CI의 폭에 영향을 미치는 다른 변수인 'MSE'가 있다고 말씀하시는 건가요?
그리고, JMP 정규 버전을 사용하는 동안 'MSE' 가정을 수정할 수 없는 것 같습니다.
저는 통계학을 전공한 대학 졸업자가 아니기 때문에, 자세한 설명을 해주시면 제가 잘 이해할 수 있을 것 같습니다.
감사합니다.
Re: JMP에서 간격이 다르면 논리적으로 같아야 합니다.안녕하세요 @MikeKim : 저는 당신이 저하 플랫폼을 사용하고 있다는 것을 몰랐습니다. 저하(안정성 테스트) 플랫폼에서 다음 옵션(풀링 불가능한 모델에 풀링된 MSE 사용)을 선택하세요. 이렇게 하면 올바른 일이 이루어지고 간격이 더 좁아집니다. 이게 말이 되나요? 이게 당신이 찾고 있는 것인가요?
Re: JMP에서 간격이 다르면 논리적으로 같아야 합니다.안녕하세요, @MRB3855 :
글쎄, 미안하지 않습니다.
신중하고 순진한 분석의 관점에서 '풀링된 MSE 사용'을 체크하는 것은 자연스럽지 않습니다.
기본적으로 저는 그것을 저하 플랫폼의 결과에 기반하고 싶습니다.(Dif 절편, Com 경사)
그러나 저하 플랫폼의 CI 곡선은 사양 한계를 충족하는 지점을 제외하고는 특정 f(t) 값을 나타낼 수 없습니다.
따라서 핵심은 저하 플랫폼과 동일한 CI를 다른 플랫폼을 통해 도출하는 것입니다.
현재의 문제는 제가 소개한 방법 A나 방법 B 모두 저하 플랫폼과 동일한 모양을 그리지 않는다는 것입니다.
Re: JMP에서 간격이 다르면 논리적으로 같아야 합니다.안녕하세요 @MikeKim : 제 데이터를 몇 가지 시도해 보았는데 예측 구간 등이 두 플랫폼에서 동일했습니다. 정확히 무엇을 하고 있고 무엇을 비교하고 있는지 보여주는 사진이나 데이터를 제공해 주실 수 있나요? 설명하신 모델은 '공통 기울기를 가진 다른 절편'입니다. 따라서 Fit Model 플랫폼에서는 상호 작용 항이 없어야 하며, Stability Platform에서는 항상 위에서 설명한 대로 풀링 불가능한 모델에 풀링된 MSE 사용을 선택해야 합니다(다만 이것은 다른 절편과 다른 기울기 '풀링 불가능한' 모델에만 차이가 있습니다).
Re: JMP에서 간격이 다르면 논리적으로는 같아야 합니다.안녕하세요, @MRB3855
도움을 주셔서 감사합니다!
저는 제 문제와 관련된 전체 내용을 이해하려고 노력했지만 실패했습니다.
제 질문을 요약하고 다시 설명해보겠습니다.
실제 파일을 첨부할 수 없어 죄송합니다.
그림 1
이것은 데이터입니다
그림 2 저하 플랫폼
왼쪽: 풀링된 MSE 사용(체크 해제)
오른쪽: Pooled MSE 사용(확인)
그림 3
왼쪽: y를 x로 맞춤: 알파 0.1 CI는 Pooled MSE와 정확히 동일함(체크 해제)
오른쪽: 모델 적합 : CI 그림을 그릴 수 없습니다.
그럼, 요약하자면 제가 겪고 있는 문제는 다음과 같습니다.
1. 왼쪽의 fig3를 3개의 선과 해당 CI를 포함하는 하나의 그래프로 통합하려면 어떻게 해야 하나요?
2. 그림 3 오른쪽에 CI를 어떻게 그리나요?
3. 그림 3 왼쪽과 그림 3 오른쪽에 Pooled MSE를 어떻게 적용합니까? (그림 2 오른쪽과 같은 그림에)
4. 그림 3 오른쪽에 CI 값을 표에서 확인하기 위한 Save Column 옵션(빨간색 삼각형)이 있습니다.
그러나 이들은 항상 알파=0.05로 고정했습니다. 이 경우 원래 Degradation이 0.1 CI를 보여주기 때문에 알파=0.1이 필요했습니다.
그럼, 그림 3에서 알파 0.05를 0.1로 어떻게 바꿀 수 있을까요? (아래 그림 4에서 확인해 주세요)
5. Pooled MSE 사용 확인에 대한 실제적인 설명(실험실 현장에서의 실제적인 의미)은 무엇입니까?
(동료의 질문인 "풀링된 MSE를 사용한다는 게 뭐예요?"에 대한 답변)
그림 4
매우 감사합니다!
Re: JMP에서 간격이 다르면 논리적으로는 같아야 합니다.안녕하세요 @MikeKim : 이 질문에 답변해 보겠습니다.
그림 2: 이게 정답입니다.
그림 3: 이는 예상대로입니다(적합 모델 플랫폼은 신뢰 구간을 표시하지 않음)
1. 왼쪽의 fig3를 3개의 선과 해당 CI를 포함하는 하나의 그래프로 통합하려면 어떻게 해야 하나요?? 예측과 간격을 데이터 테이블에 저장하고 그래프 빌더를 사용해야 합니다. 왼쪽의 Figure 2와 동일합니다.
2. 그림 3 오른쪽에 CI를 어떻게 그리나요? 예측과 간격을 데이터 테이블에 저장하고 그래프 빌더를 사용해야 합니다.
3. 그림 3 왼쪽과 그림 3 오른쪽에 Pooled MSE를 어떻게 적용합니까? (그림 2 오른쪽과 같은 그림에). 다시 말하지만, 예측과 간격을 데이터 테이블에 저장하고 그래프 빌더를 사용해야 합니다.
4. 그림 3 오른쪽에 CI 값을 표에서 확인하기 위한 Save Column 옵션(빨간색 삼각형)이 있습니다.
그러나 이들은 항상 알파=0.05로 고정했습니다. 이 경우 원래 Degradation이 0.1 CI를 보여주기 때문에 알파=0.1이 필요했습니다.
그럼, 그림 3에서 알파 0.05를 0.1로 어떻게 바꾸나요? (아래 그림 4에서 확인하세요). Fit Model 대화 상자에서 Model Specification 옆에 빨간색 삼각형이 있습니다. 클릭하면 "알파 레벨 설정"을 할 수 있습니다.
5. Pooled MSE 사용 확인에 대한 실제적인 설명(실험실 현장에서의 실제적인 의미)은 무엇입니까?
(동료의 질문에 대한 답변, "pooled mse를 사용하는 것이 무엇인가?"). 저는 초기 답변에서 MSE 풀링을 설명했습니다. MSE는 평균 제곱 오차입니다. 분산의 추정치이고 분산은
(표준편차)^2. 각 선에는 자체 MSE가 있습니다. 각 선의 MSE는 (제곱 오차의 합)/(N-2)입니다. 제곱 오차의 합(SSE)은 선과 데이터 간의 제곱 차이의 합입니다. SSE는 제곱 잔차의 합입니다. 아래 플롯을 참조하세요.
따라서 선 주변의 데이터 분포가 좁으면 MSE는 매우 작을 것입니다(그림 2의 파란색 배치와 같음). 선 주변의 데이터 분포가 더 크면 MSE는 더 클 것입니다(그림 2의 빨간색 배치와 같음).
MSE를 풀링하는 것은 신뢰 구간 등을 계산하기 위해 MSE의 평균을 구하여 "풀링된 MSE"를 얻는 것으로 생각할 수 있습니다. 풀링하지 않으면 각 배치는 아래 방정식을 통해 신뢰 구간을 계산하기 위해 자체 MSE를 사용합니다.
그렇다면 풀링하는 것이 가장 좋을까요? 글쎄요, 상황에 따라 다릅니다. 통계적 관점에서 MSE가 비슷하다면 풀링합니다. 비슷하지 않다면 그 이유를 이해해야 합니다. 데이터를 살펴보면 파란색 배치가 훨씬 덜 가변적인 것 같습니다(다른 배치보다 MSE가 훨씬 낮음). 따라서 풀링이 적절하지 않을 수 있습니다. MSE를 풀링하는 경우 세 구간(각 배치 주변)의 너비가 동일하고(각각 풀링된 또는 "평균" MSE 사용) 파란색 배치가 덜 가변적이라는 사실을 반영하지 않습니다. 풀링된 MSE를 사용하지 않으면 파란색 배치가 훨씬 더 좁은 구간을 갖게 됩니다(왼쪽 그림 3 참조). 자체 MSE를 사용하기 때문입니다.
제가 여러분의 질문을 이해했기를 바랍니다. 제 글이 도움이 되었기를 바랍니다... 그리고 오타가 너무 많지 않았기를 바랍니다!
Re: JMP에서 간격이 다르면 논리적으로는 같아야 합니다.안녕하세요, @MRB3855
이 도움에 얼마나 감사한지 알 수 없습니다.
많은 지식을 얻었고 너무 행복해요.
하지만 불행히도 저는 Graph Builder를 사용한 경험이 없습니다.
지금까지 나는 이 지점까지 왔습니다(Degradation 플랫폼에서 Pooled MSE 사용 체크). Graph Builder 플랫폼이 어디에 있는지 알고 있습니다.
그리고 선과 CI를 그리는 방법을 전혀 모릅니다.
마지막으로 도와주실 수 있나요?
매우 감사합니다!!
Re: JMP에서 간격이 다르면 논리적으로는 같아야 합니다.안녕하세요 @MikeKim . Graph Builder는 JMP의 가장 강력한 플랫폼 중 하나이며, 제가 가장 좋아하는 플랫폼 중 하나입니다.
하지만, 저는 당신을 위해 그것을 할 수 없습니다. 그리고 이 포럼에서 당신에게 보여주는 것이 가능하다고 생각하지 않습니다.
하지만 추가로 필요한 칼럼 등을 알려드릴 수는 있고, 몇 가지 자료를 알려드릴 수도 있습니다.
1. 그림 3에 표시된 대로 Fit Model 플랫폼과 Fit Y by X 플랫폼에서 각각 예측 공식과 신뢰 구간 공식을 저장합니다. Fit Y by X의 각 배치에 대한 신뢰 구간은 각각 고유한 MSE를 사용합니다. Fit Model의 각 배치에 대한 신뢰 구간은 동일한 Pooled MSE를 사용합니다.
2. 데이터에 여러 행을 추가하지만 Y는 누락된 것으로 둡니다. 이러한 새 행에는 배치와 월을 포함합니다. 그러나 각 배치의 월은 데이터가 없는 월이어야 합니다. 1, 2, 4, 5, 7, 8 등. 이렇게 하면 최종 플롯이 더 매끄럽게 보입니다.
3. Graph Builder를 사용하는 방법에 대한 리소스가 있습니다. 원하는 것을 정확히 얻으려면 시간과 연습이 필요할 수 있지만... 시간을 잘 보낼 수 있을 것입니다.
https://www.jmp.com/en_gb/learning-library/topics/graphical-displays-and-summaries/graph-builder.html
Re: JMP에서 간격이 다르면 논리적으로 같아야 합니다.안녕하세요, @MRB3855
나는 지금 너무 행복하다
나는 마침내 당신의 지시를 따라 성공했습니다.
결과를 살펴보세요.
좀 더 보기 좋게 만들기 위해 고쳐야 할 점은 있지만, 초기 목표는 달성했습니다!!!
저는 계속해서 더 조사해 볼 것입니다. 정말 감사합니다!
