Intervalos de tolerancia para modelos de efectos mixtos¿Qué inspiró esta solicitud de lista de deseos?
Añadí esto a la lista de deseos porque, si bien JMP ya admite intervalos de tolerancia para modelos simples e intervalos de predicción para modelos de efectos mixtos, actualmente no es posible calcularlos. Esta limitación es especialmente relevante en contextos de calidad y regulatorios, donde los usuarios necesitan realizar predicciones o declaraciones sobre la proporción de resultados futuros. Los límites de predicción pueden ser poco fiables en muestras pequeñas.
¿Cuál es la mejora que le gustaría ver?
Me gustaría que JMP tuviera la opción de calcular intervalos de tolerancia (con fórmula incluida) directamente desde la plataforma de modelos de ajuste para modelos de efectos mixtos, con la opción de especificar la cobertura y la confianza. Además, también se mostrarían en el perfilador de predicción.
¿Por qué es importante esta idea?
Los límites de tolerancia son importantes porque permiten realizar afirmaciones probabilísticas sobre la proporción de una población que se encuentra dentro de ciertos límites específicos, no solo sobre observaciones individuales. Son esenciales en campos donde la calidad es crucial, como el farmacéutico o el de dispositivos médicos. Es fundamental que estos intervalos funcionen dentro del marco de los modelos de efectos mixtos, ya que la gran cantidad de datos en estos campos implica efectos aleatorios, como lotes, operadores o sitios, que deben tenerse debidamente en cuenta para garantizar resultados precisos y fiables.
Modelado estadístico avanzadoAnálisis y modelado de datos básicosModelado predictivo y aprendizaje automáticoRe: Intervalos de tolerancia para modelos de efectos mixtos¿Qué "modelos simples" son intervalos de tolerancia admitidos actualmente en JMP?
Mi suposición es que implementar las mismas fórmulas que se ofrecen en Design Expert sería aceptable ( Fórmula de intervalo de tolerancia de Design Expert ), aunque eso puede ser solo para regresión multivariada con efectos fijos y puede necesitar más sofisticación para modelos de efectos mixtos.
Re: Intervalos de tolerancia para modelos de efectos mixtosEncontré un ejemplo de Design Expert con modelos mixtos donde se calcula un intervalo de tolerancia en su nodo de predicción de puntos ( Design Expert - RSM con bloques aleatorios ).
Re: Intervalos de tolerancia para modelos de efectos mixtos@jszarka En realidad, solo recuerdo haber visto intervalos de tolerancia en la plataforma de distribución, por lo que el modelo simple es solo el modelo medio (y_i = mu + e_i).
Existe una fórmula para los intervalos de tolerancia en modelos mixtos en: Franco BG , Lin D. Hoyer W. Confianza, predicción y tolerancia en modelos lineales mixtos . Estadística en Medicina . 2019 ; 38 : 5603-5622 . https://doi.org/10.1002/sim.8386. Creo que los intervalos de predicción de JMP para efectos mixtos también se basan en esta referencia . Sin embargo , la implementación es ciertamente compleja.
Re: Intervalos de tolerancia para modelos de efectos mixtos - Estado cambiado a: En consideración¡Gracias por publicar, Thomas! Como comentamos, esta capacidad se encuentra actualmente en investigación para su posible inclusión en nuestra hoja de ruta futura.
Re: Intervalos de tolerancia para modelos de efectos mixtosCorrecto, Thomas B. Actualmente, en JMP, contamos con intervalos de tolerancia en la plataforma de distribución para distribuciones normales y no paramétricas. En JMP 19, hemos añadido distribuciones adicionales como Log Normal, Gamma, Exponencial y Weibull. Tu artículo de referencia también es correcto para la fuente de los intervalos de predicción en modelos lineales mixtos. ¡Gracias!
