혼합 효과 모델의 허용 오차 구간이러한 위시리스트 요청은 무엇에서 비롯된 것일까요?
JMP는 이미 단순 모델에 대한 허용 오차 구간과 혼합 효과 모델에 대한 예측 구간을 지원하지만, 현재 혼합 효과 모델에 대한 허용 오차 구간을 계산할 방법이 없기 때문에 이 부분을 위시리스트에 추가했습니다. 이러한 제한은 특히 사용자가 미래 결과의 비율에 대한 예측이나 진술을 해야 하는 품질 및 규제 환경에서 더욱 중요합니다. 표본 크기가 작을 경우 예측 한계를 신뢰할 수 없습니다.
어떤 개선을 원하시나요?
혼합 효과 모형의 경우, JMP에서 적합 모형 플랫폼에서 직접 허용 오차 구간(공식 포함)을 계산하고, 적용 범위와 신뢰도를 지정할 수 있는 옵션을 제공하고 싶습니다. 또한, 예측 프로파일러에도 이러한 허용 오차 구간이 표시되기를 바랍니다.
이 아이디어가 왜 중요한가요?
허용 한계는 개별 관측치뿐만 아니라 특정 한계 내에 속하는 모집단의 비율에 대한 확률론적 진술을 가능하게 하기 때문에 중요합니다. 제약이나 의료기기처럼 품질이 중요한 분야에서는 허용 한계가 필수적입니다. 이러한 구간은 혼합 효과 모델 프레임워크 내에서 작동하는 것이 매우 중요합니다. 이러한 분야의 많은 데이터는 배치, 운영자, 현장과 같은 무작위 효과를 포함하며, 정확하고 신뢰할 수 있는 결과를 보장하기 위해서는 이러한 무작위 효과를 적절히 고려해야 하기 때문입니다.
고급 통계 모델링기본 데이터 분석 및 모델링예측 모델링 및 머신 러닝Re: 혼합 효과 모델의 허용 오차 구간현재 JMP에서 허용 구간을 지원하는 "단순 모델"은 무엇입니까?
제 가정은 Design Expert에서 제공하는 것과 동일한 공식을 구현하는 것이 허용 가능할 것이라는 것입니다( 설계 전문가 허용 범위 공식 ). 하지만 이는 고정 효과가 있는 다변량 회귀에만 적용되고 혼합 효과 모델의 경우 더 정교하게 구현해야 할 수도 있습니다.
Re: 혼합 효과 모델의 허용 오차 구간허용 오차 구간이 Point Prediction 노드에서 계산되는 혼합 모델을 갖춘 Design Expert 예시를 찾았습니다( 디자인 전문가 - 랜덤 블록을 사용한 RSM ).
Re: 혼합 효과 모델의 허용 오차 구간@jszarka 사실, 제가 본 것은 유통 플랫폼에서만 허용 구간을 본 기억이 납니다. 그래서 간단한 모델은 평균 모델(y_i = mu + e_i)일 뿐입니다.
혼합 모델의 허용 오차 구간에 대한 공식은 다음과 같습니다: 프랑크 비지 , 린 D , 호이어 W. 선형 혼합 모형의 신뢰도, 예측 및 허용 오차 . 의학 통계 . 2019 ; 38 : 5603–5622 . https://doi.org/10.1002/sim.8386. 혼합 효과 에 대한 JMP 의 예측 구간도 이 참고 문헌을 기반으로 한다고 생각합니다. 하지만 구현은 확실히 복잡합니다.
Re: 혼합 효과 모델에 대한 허용 오차 구간 - 상태가 고려 중으로 변경됨토마스 님, 게시글 올려주셔서 감사합니다! 앞서 말씀드린 대로, 이 기능은 향후 로드맵에 포함될 가능성을 검토 중입니다.
Re: 혼합 효과 모델의 허용 오차 구간ThomasB님, 맞습니다. 현재 JMP에서는 정규 분포와 비모수 분포에 대한 분포 플랫폼에 허용 오차 구간이 있습니다. JMP 19에서는 로그 정규 분포, 감마 분포, 지수 분포, 와이블 분포와 같은 추가 분포가 추가되었습니다. 참고 논문에서도 선형 혼합 모형의 예측 구간 출처를 정확하게 설명하고 있습니다. 감사합니다!
