혼합 모델에 대한 개별 신뢰 구간안녕하세요 팀,
제 고객은 JMP를 사용해 계산한 혼합 모델에 대한 개별 신뢰 구간(조건부 또는 비조건부)의 방정식을 알아야 합니다.
문서에서 참고자료를 찾을 수 없습니다.
제가 그녀에게 알려줄 수 있는 세부 정보를 줄 수 있을까요?
정말 고맙습니다,
플로렌스
Re: 혼합 모델에 대한 개별 신뢰 구간플로렌스,
저는 이 논문을 주변 예측 구간(즉, 개별 CI)에 사용했습니다. https://doi.org/10.1002/sim.8386
그 논문은 JMP가 이전에 SLS-REML에서 PI에 잘못된 자유도를 사용했다고 지적합니다. 저는 SLS-REML을 수정하고 Mixed에서 marginal PI를 구현했습니다.
조건부 PI는 Mixed에서 구현되지 않았습니다. 무슨 뜻인지 잘 모르겠기 때문입니다(조건부 추정은 이미 예측이고, BLUP, 그러면 예측의 예측은 뭐죠??). SLS-REML에서는 그대로 두었습니다. 어떤 공식을 사용했는지는 모르겠습니다. 아마 "합리적"일 테지만, 아마도 완전히 정확하지는 않을 겁니다.
도움이 되길 바랍니다!
-엘리자베스
Re: 혼합 모델에 대한 개별 신뢰 구간@eclaassen 지금 난감하네요. MODEL / OUTP=에 대한 PROC MIXED 문서는 예측 분산에 대한 일반 방정식입니다. JMP 조건부 PI를 구성하는 데 사용할 수 있을까요?
Re: 혼합 모델에 대한 개별 신뢰 구간러스,
PROC MIXED는 예측 구간(즉, 새로운 관찰)을 수행하지 않습니다. OUTP는 BLUP(구간이 있는 일반적인 조건부 예측)를 제공합니다. OUTPM은 구간이 있는 경계 예측을 제공합니다. 이 두 가지 모두 논문에서 논의되고 현재 SLS-REML이나 Mixed에 구현된 예측 구간이 아닙니다. 이 논문은 경계 예측 구간, 즉 연관된 블록 정보가 없는 새로운 관찰에 대해 논의하고 있습니다. 조건부 예측 구간이 무엇인지조차 모르겠습니다. 새로운 블록을 포함하는 새로운 관찰? 정확히 무엇을 두 번 예측하는 것일까요? SLS-REML에는 조건부 예측 구간에 대한 옵션이 있는데, 즉 BLUP 이상을 예측하는 것입니다. 표준 오차와 dfs에서 수학적으로 올바른가요? 모르겠습니다. 경계 Indiv CI에 잘못된 DF가 있었기 때문에 의심스럽지만 표준 오차는 몇 개 전에 제가 수정하기 전까지는 대체로 정확했습니다.
PROC MIXED OUTP == JMP 조건 예측(및 간격), 일반적인 BLUP
PROC MIXED OUTPM == JMP 한계 예측(및 간격)
"예측"이 다양한 방식으로 사용되어 엄청난 혼란이 있습니다. JMP는 예측 구간을 Indiv CI로 레이블을 지정하는데, 여기에는 SLS-REML의 Conditional Indiv CI가 포함됩니다. 하지만 우리는 BLUP 덕분에 조건부 평균 추정치를 예측으로 생각합니다. 그렇다면 조건부 예측의 예측 구간은 무엇일까요?
Re: 혼합 모델에 대한 개별 신뢰 구간제가 아는 한 OUTP 예측 한계는 점 예측 +/- df 조정 임계값 x 예측 표준 오차로 계산됩니다. 새로운 관찰은 평균 0인 독립적인 임의 잔차 오차의 새로운 실현을 추가해야 하며 예측 분산은 가산적으로 증가하므로 한계를 그에 따라 넓힐 수 있을 것 같습니다.
설정은 시뮬레이션에 적합하여 BLUP와 새로운 관측치 예측 모두에 대해 광고된 대로 한계가 수행되는지 확인할 수 있습니다.
저는 개별 예측 사례가 종종 중요하다고 생각하고 이러한 한계를 계산하는 것이 고객에게 가치가 있을 것이라고 생각합니다. 용어가 혼란스럽지만 우리는 합리적인 것을 알아낼 수 있을 것입니다.
