이 위시리스트 요청의 영감은 무엇이었을까요? 이것은 저의 개인적인 제안이지, 저희 사용자의 요청이 아닙니다.
당신이 보고 싶은 새로운 기능, 개선된 기능 또는 솔루션을 설명해 주세요.
제가 제안하는 것은 "상대적" 프로파일러입니다. 일반적인 프로파일러는 예측 값을 그립니다. 상대적 프로파일러는 참조 x 값에서 예측 값에 대한 차이(또는 비율)를 그립니다.
선형 모델(일반화 선형 모델 포함)의 경우 선형 예측 변수의 예측 값은 lp( x ) = f ( x ) b 이고 x0 의 예측 값은 lp( x0 )= f ( x0 ) b 입니다. 지금 제안하는 상대적 프로파일러는 f ( x ) b - f ( x0 ) b = ( f ( x ) - f ( x0 )) b 를 그립니다. 표준 오차는 ( f ( x ) - f ( x0 ))`* 코브 *( f ( x ) - f ( x0 ))이므로 신뢰 구간도 쉽게 계산할 수 있습니다.
이 기능은 스플라인 곡선을 사용하는 로지스틱 회귀(로그 오즈 비) 및 콕스 비례 위험 모델(위험 비)에 유용할 수 있다고 생각합니다. 다음의 미해결 문제를 참조하세요.
https://community.jmp.com/t5/Discussions/cubic-spline-with-survival-data/td-p/29270
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Restricted-cubic-splines-with-survival-data/td-p/76290/page/2
저는 이 아이디어 자체가 Choice 플랫폼의 Multiple Choice Profiler와 비슷하다고 생각합니다.
이 기능은 많은 모델에 쓸모가 없다는 점에 유의하세요. 예를 들어, 주요 효과 전용 모델의 상대적 프로파일러는 직선일 뿐입니다.
또한 스플라인 곡선을 사용한 로지스틱 회귀의 예를 보여주는 JMP 데이터 테이블을 첨부합니다.
이 새로운 기능이 제공되면 귀하와/또는 다른 사용자에게 어떤 가치가 있을까요? 로지스틱 모델과 콕스 비례 위험 모델의 제한된 스플라인 곡선은 의료 분야에서 비교적 인기가 있습니다.
외부 고객 요청입니까?
아니요. 이건 제 개인적인 제안일 뿐입니다.
우리가 알아야 할 이 기능이나 솔루션을 갖춘 경쟁 소프트웨어 패키지가 있나요?
최소한 R과 STATA는 교차비와 콕스 비례 위험 모델에 대한 제한된 스플라인 곡선을 지원합니다.
이것이 고객의 갱신, 확장 또는 채택에 영향을 미칠까요? 그리고 우리가 이를 해결하지 않으면 계정이 위험에 처하게 될까요? 아니요.
이 요청을 제출하는 데 시간을 내주셔서 감사합니다! 제품 관리팀에서 요청을 받았고 검토할 것입니다.
