모델에 매개변수가 포함되지 않은 경우 선형 제약 조건 중단현재 제 시스템에는 10개의 변수와 2개의 응답이 있습니다. 또한 10개의 변수를 모두 사용하는 선형 제약 조건도 있습니다.
첫 번째 응답은 모든 10개 변수의 함수이지만(모든 것이 중요함) 두 번째 응답은 변수의 5/10에 대한 함수일 뿐입니다. 두 번째 응답에 대한 예측 프로파일러를 사용하면 오류가 발생합니다.
제 생각에는 2번째 응답에 모델에서 5개 변수를 모두 사용하지 않아서 제약 조건을 로드할 수 없기 때문인 것 같습니다. 10개 변수에 제약 조건을 유지하면서(1개 응답에 필요하기 때문에) 변수의 5/10이 사용되면 여전히 작동하도록 할 방법이 있습니까?
참조: @ChristianStopp
기본 데이터 분석 및 모델링Re: 모델에 매개변수가 포함되지 않은 경우 선형 제약 조건 중단@엔도제너러스카메1
내 생각에 효과가 있을 수 있는 한 가지 방법은 다음과 같습니다.
- 빨간색 삼각형 옵션을 통해 예측 공식을 저장합니다.
- 제거된 각 항목을 포함하되 가중치(즉, 매개변수 추정치)에 0을 지정하여 2 번째 응답의 공식을 수정합니다(예: “+ 0 * :Factor6”).
- 그런 다음 그래프 아래에 있는 프로파일러에서 해당 공식을 사용합니다.
저는 매우 간단한 예(3개 요인, 1개 응답, 주효과만 모델, 3개 요인을 모두 포함하는 제약)에서 이것을 테스트했는데, 제 모델에서 항을 축소했을 때 보였던 것과 동일한 오류 메시지가 나타났습니다. 위에서 설명한 대로 공식을 수정한 후 독립 실행형 프로파일러로 이동했을 때 프로파일러는 제가 예상했던 대로 작동했으므로 여러분과 같은 더 복잡한 설정에서도 여전히 기능을 유지하기를 바랍니다. 여러분의 모델에 더 복잡한 항(상호작용, 2차 방정식)이 포함된 경우 모델 축소에서 제거된 항을 대체하기 위해 가중치가 0인 항을 추가해야 할 것으로 예상합니다.
제약 조건이 적용된 전체 모델을 반영하기 위해 3개의 추가 스크립트가 있는 간단한 예제를 첨부했는데, 프로파일러가 작동하는 모습, 축소된 모델과 깨진 프로파일러가 있는 모습, 수정된 예측 공식을 사용하고 가중치를 0으로 적용한 독립 실행형 작업 프로파일러를 보여줍니다. 도움이 되길 바랍니다!
Re: 모델에 매개변수가 포함되지 않은 경우 선형 제약 조건 중단안녕하세요 @EndogenousCame1 ,
귀하의 상황을 모방하여 도움이 될 수 있는 간단한 해결책을 찾았을 수도 있습니다. Prediction Profiler를 사용하려고 할 때 동일한 문제가 발생하고 10개 변수 중 7개만 Prediction 공식/모델에 있습니다.
요령은 다음과 같습니다. 5개의 변수로 응답의 예측 공식을 저장한 다음, 이 예측 공식을 수동으로 수정하여 다른 제거된 변수를 추가하고 다음과 같이 계수를 0으로 지정합니다.
이 수정된 예측 공식에서 예측 프로파일러를 실행하면 경고 메시지가 제거되고 정상적으로 사용할 수 있습니다.
두 가지 예측 공식(원본 및 수정된 공식)을 저장하여 귀하의 상황을 모방하는 데 사용된 샘플 데이터 세트를 첨부했습니다.
이 답변이 당신에게 도움이 되고 당신의 문제를 해결해주기를 바랍니다.
