Diagramm der skalierten Schätzungen nach der REML-AnalyseHallo,
Für eine DOE-Analyse verwende ich die REML-Methode, da ich einen Zufallseffekt habe. Mit dieser Methode generiert JMP jedoch weder ein Diagramm mit skalierten Schätzungen im Bericht noch ein Pareto-Diagramm. Diese Option ist für REML nicht verfügbar, obwohl eine Tabelle mit den Parameterschätzungen bereitgestellt wird. Gibt es einen Vorschlag, wie ich nach der REML-Analyse ein Diagramm ähnlich dem Diagramm mit skalierten Schätzungen erstellen kann?
Danke
Sara
VersuchsplanungBetreff: Diagramm der skalierten Schätzungen nach der REML-AnalyseHallo @SaraA ,
Ich habe dies in Ihrem anderen Beitrag beantwortet, stelle die Antwort aber hier ein, für den Fall, dass jemand anders auf dieselbe Frage stößt:
Aufgrund der Art der Methode konzentriert sich REML auf Varianzkomponenten und führt (im Gegensatz zu Methoden wie „Least Squares“) keine Standardisierung durch (die ein Vorverarbeitungsschritt im Arbeitsablauf der Modellierung ist). Bei gemischten Modellen und dem Versuch, sie zu standardisieren, entsteht eine Menge zusätzliche Komplexität (standardisieren Sie global oder innerhalb von Gruppen? Wie standardisieren Sie eine Variable, die sich zwischen zwei Gruppen unterscheidet?).
Danke,
Ben
Betreff: Diagramm der skalierten Schätzungen nach der REML-AnalyseDie REML-Analyse stellt jedoch eine Tabelle mit Parameterschätzungen bereit. Warum liefert sie also nicht etwas Ähnliches wie das, was Sie bei der Standardanalyse mit kleinsten Quadraten erhalten?
Betreff: Diagramm der skalierten Schätzungen nach der REML-AnalyseHallo @SaraA ,
Dies sind die Koeffizienten der Modellparameter, die jedes Modell erstellen kann. Der Unterschied besteht darin, dass die skalierten Schätzungen zuvor durch Standardisierung der Parameter vorgenommen werden müssen. In einem einfachen linearen Modell wie SLS ist dies einfach, in REML ist es komplex und nicht anwendbar. Sie können keine Schätzungen aus einem Modell skalieren, wenn die Standardisierung nicht zuvor durchgeführt wurde, und bei REML ist dies (aus gutem Grund) nicht Teil des Arbeitsablaufs.
Danke,
Ben
Betreff: Diagramm der skalierten Schätzungen nach der REML-AnalyseHallo @Ben_BarrIngh
Gibt es ein ähnliches Diagramm, das ich mit den Parameterschätzungen (nicht skalierten Schätzungen) aus dem REML erstellen könnte? Ich denke, es ist ein gutes Diagramm zur Visualisierung der Daten. Oder ist es für REML nicht sinnvoll, dies zu tun?
Danke
Sara
Betreff: Diagramm der skalierten Schätzungen nach der REML-AnalyseHallo @SaraA ,
Sie können jederzeit mit der rechten Maustaste auf die Schätztabelle im Modellbericht klicken und „In Datentabelle umwandeln“ auswählen. Anschließend können Sie mit dem Graph Builder die Schätzung den festen oder wiederholten Effekten gegenüberstellen. Dadurch würde die Grafik möglicherweise sehr groß, daher weiß ich nicht, ob sie zu komplex wäre.
Danke,
Ben
Betreff: Diagramm der skalierten Schätzungen nach der REML-AnalyseDanke @Ben_BarrIngh , das funktioniert.
Betreff: Diagramm der skalierten Schätzungen nach der REML-AnalyseHallo @SaraA ,
Kein Problem!
Danke,
Ben
Betreff: Diagramm der skalierten Schätzungen nach der REML-AnalyseHallo @SaraA @Ben_BarrIngh : Nach meiner Erfahrung beim Entwerfen von Experimenten in JMP (über das DOE-Menü, mit oder ohne Zufallseffekte) basieren die Parameter für die festen kontinuierlichen Faktoren standardmäßig auf den skalierten Faktoren. Sie können dies über „Schätzungen/Vorhersageausdruck anzeigen“ im roten Dreieck-Pulldown-Menü überprüfen.
Betreff: Diagramm der skalierten Schätzungen nach der REML-AnalyseHallo @MRB3855
In der JMP-DOE-Analyse mit Standard-Kleinstquadraten sind die Parameterschätzungen meines Wissens tatsächlich identisch mit den skalierten Schätzungen. Bei der Analyse mit Zufallseffekten/REML sind die Schätzungen tatsächlich dieselben wie im Vorhersageausdruck. Ich verstehe jedoch nicht, warum JMP dieses Diagramm nicht für die REML-Analyse generiert, wie es für Standard-Kleinstquadrate der Fall ist. Ich habe eine Möglichkeit gefunden, ein ähnliches Diagramm manuell zu erstellen, wie von @Ben_BarrIngh vorgeschlagen, aber es ist nicht ideal.
