Aufhebung der linearen Einschränkung, wenn das Modell keine Parameter enthältDerzeit habe ich 10 Variablen und 2 Antworten in meinem System. Außerdem habe ich eine lineare Einschränkung eingerichtet, die alle 10 Variablen verwendet.
Die erste Antwort ist eine Funktion aller 10 Variablen (alles ist signifikant), aber die zweite Antwort ist nur eine Funktion von 5/10 der Variablen. Wenn ich den Vorhersageprofiler für die zweite Antwort verwende, erhalte ich den Fehler
Ich nehme an, das liegt daran, dass ich für die zweite Antwort nicht alle 5 Variablen im Modell verwende und die Einschränkung daher nicht geladen werden kann. Gibt es eine Möglichkeit, eine Einschränkung auf 10 Variablen beizubehalten (weil sie für 1 Antwort benötigt wird), die aber trotzdem funktioniert, wenn 5/10 der Variablen verwendet werden?
cc: @ChristianStopp
Grundlegende Datenanalyse und ModellierungBetreff: Aufhebung der linearen Einschränkung, wenn das Modell keine Parameter enthält@EndogenousCame1
Eine Möglichkeit, die meiner Meinung nach funktionieren könnte, wäre
- Speichern Sie die Vorhersageformeln über die Option „Rotes Dreieck“
- Ändern Sie die Formel für die zweite Antwort, um alle entfernten Terme einzuschließen, jedoch mit einer 0 für die Gewichtung (d. h. Parameterschätzung), z. B. „+ 0 * :Faktor6“.
- dann verwenden Sie diese Formeln im Profiler unter Graphen
Ich habe dies an einem sehr einfachen Beispiel getestet (3 Faktoren, 1 Antwort, Modell nur mit Haupteffekten und eine Einschränkung, die alle 3 Faktoren umfasst) und erhielt dieselbe Fehlermeldung wie beim Entfernen eines Begriffs aus meinem Modell. Als ich nach der Änderung der Formel wie oben beschrieben zum eigenständigen Profiler wechselte, funktionierte der Profiler wie erwartet, sodass er hoffentlich auch in einem komplexeren Setup wie Ihrem weiterhin funktioniert. Wenn Ihr Modell komplexere Begriffe (Wechselwirkungen, Quadrate) enthielt, gehe ich davon aus, dass auch das Hinzufügen der nullgewichteten Begriffe erforderlich sein würde, um die bei der Modellreduzierung entfernten Begriffe zu ersetzen.
Ich habe das einfache Beispiel mit 3 zusätzlichen Skripten angehängt, um das vollständige Modell mit Einschränkungen widerzuspiegeln. Es zeigt den funktionierenden Profiler, ein weiteres mit dem reduzierten Modell und dem defekten Profiler und den eigenständigen funktionierenden Profiler, der die geänderte Vorhersageformel einschließlich der Nullgewichtung verwendet. Hoffe, das hilft!
Betreff: Aufhebung der linearen Einschränkung, wenn das Modell keine Parameter enthältHallo @EndogenousCame1 ,
Ich habe möglicherweise eine einfache Lösung gefunden, indem ich Ihre Situation nachahme. Ich habe das gleiche Problem, wenn ich versuche, den Prediction Profiler zu verwenden und nur 7 der 10 Variablen in der Vorhersageformel/dem Vorhersagemodell enthalten sind:
Hier ist der Trick: Sie können die Vorhersageformel Ihrer Antwort mit 5 Variablen speichern und diese Vorhersageformel dann manuell ändern, um andere entfernte Variablen hinzuzufügen und ihnen einen Koeffizienten von 0 zuzuweisen, wie folgt:
Wenn Sie den Prediction Profiler mit dieser geänderten Vorhersageformel ausführen, sollte die Warnmeldung verschwinden und Sie können die Formel normal verwenden:
Anbei finden Sie den Beispieldatensatz, der verwendet wird, um Ihre Situation mit den beiden gespeicherten Vorhersageformeln (ursprünglich und geändert) nachzubilden.
Ich hoffe, diese Antwort hilft Ihnen und löst Ihr Problem.
