Intervalli di tolleranza per modelli a effetti mistiCosa ti ha ispirato a richiedere questa lista dei desideri?
Ho aggiunto questo alla lista dei desideri perché, sebbene JMP supporti già gli intervalli di tolleranza per i modelli semplici e gli intervalli di previsione per i modelli a effetti misti, al momento non è possibile calcolare gli intervalli di tolleranza per i modelli a effetti misti. Questa limitazione è particolarmente rilevante in contesti qualitativi e normativi, dove gli utenti devono formulare previsioni o affermazioni sulla proporzione di risultati futuri. I limiti di previsione possono essere inaffidabili in campioni di piccole dimensioni.
Quale miglioramento vorresti vedere?
Vorrei che JMP offrisse la possibilità di calcolare gli intervalli di tolleranza (con formula inclusa) direttamente dalla piattaforma di adattamento per i modelli a effetti misti, con la possibilità di specificare copertura e confidenza. Inoltre, verrebbero visualizzati anche nel profiler di previsione.
Perché questa idea è importante?
I limiti di tolleranza sono importanti perché ci consentono di formulare affermazioni probabilistiche sulla proporzione di una popolazione che rientra in determinati limiti, non solo in base a singole osservazioni. Sono essenziali in settori in cui la qualità è critica, come quello farmaceutico o dei dispositivi medici. È fondamentale che questi intervalli siano compatibili con il framework dei modelli a effetti misti, poiché la grande quantità di dati in questi settori comporta effetti casuali come lotti, operatori o siti, che devono essere adeguatamente considerati per garantire risultati accurati e affidabili.
Modellazione statistica avanzataAnalisi e modellazione dei dati di baseModellazione predittiva e apprendimento automaticoRe: Intervalli di tolleranza per modelli a effetti mistiIn quali "modelli semplici" sono attualmente supportati gli intervalli di tolleranza per JMP?
Presumo che l'implementazione delle stesse formule offerte in Design Expert sarebbe accettabile ( formula dell'intervallo di tolleranza di Design Expert ), anche se ciò potrebbe essere valido solo per la regressione multivariata con effetti fissi e potrebbe richiedere maggiore complessità per i modelli a effetti misti.
Re: Intervalli di tolleranza per modelli a effetti mistiHo trovato un esempio di Design Expert con modelli misti in cui un intervallo di tolleranza viene calcolato nel nodo Point Prediction ( Design Expert - RSM con blocchi casuali ).
Re: Intervalli di tolleranza per modelli a effetti misti@jszarka In realtà, ricordo solo di aver visto intervalli di tolleranza nella piattaforma di distribuzione, quindi il modello semplice è solo il modello medio (y_i = mu + e_i).
Esiste una formula per gli intervalli di tolleranza nei modelli misti in: Francq BG , Biancheria D , Hoyer W. Fiducia , previsione e tolleranza nei modelli misti lineari . Statistica in medicina . 2019 ; 38 : 5603–5622 . https://doi.org/10.1002/sim.8386. Credo che anche gli intervalli di previsione di JMP per gli effetti misti siano basati su questo riferimento . L'implementazione è sicuramente complicata , però.
Re: Intervalli di tolleranza per modelli a effetti misti - Stato modificato in: In fase di valutazioneGrazie per aver pubblicato, Thomas! Come discusso, questa funzionalità è attualmente in fase di ricerca per una possibile inclusione nella nostra futura roadmap.
Re: Intervalli di tolleranza per modelli a effetti mistiEsatto, ThomasB. Attualmente in JMP abbiamo intervalli di tolleranza nella piattaforma di distribuzione per la distribuzione normale e non parametrica. In JMP 19 abbiamo aggiunto distribuzioni aggiuntive come Log-Normale, Gamma, Esponenziale e Weibull. Il tuo articolo di riferimento è corretto anche per la fonte degli intervalli di previsione nei modelli misti lineari. Grazie!
