<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />이 기사는 JMPer 케이블, 30 호, 2015 년 여름 .
Ryan Parker, SAS의 리서치 통계 개발자
참고 : 혼합 모델 특성을 사용하여 모델을 맞추려면 분석> 모델에 맞추기 다음을 선택하십시오. 혼합 모델 성격 목록에서.
JMP Pro 12를 사용하여 피팅 혼합 모델을 개선했으며 공간 공분산 구조로 모델을 변경했습니다. 이러한 변경 사항은 아래에 자세히 설명되어 있습니다.
향상된 속도
공간 공분산을 사용하는 모델을 피팅하는 것은 특히 관측 수가 증가함에 따라 높은 계산 비용을 필요로합니다. JMP Pro 12의 경우 Fit Mixed 플랫폼에 모델을 맞추기 위해 사용하는 알고리즘이 JMP의 통계 연구 및 개발 담당 이사 인 Chris Gotwalt에 의해 향상되었습니다. 그의 작업은 Fit Mixed에서 모든 모델에 맞는 계산 횟수를 줄였습니다. 따라서 특히 공간 모델을 맞추는 데 필요한 시간이 크게 단축되었습니다.
우리의 테스트에서 우리는 이러한 공간 모델에 적합 할 때 5 배에서 15 배까지 향상된 속도를 경험했습니다. 실용적인면에서 이것은 우리가 완료하기까지 1 시간 이상 걸린 결과를 10 분 내에 완료하는 것을 의미합니다.
변형
JMP Pro 12는 variograms, 시각적 도구를 만들어 공간 상관 관계를 검사하고 진단 할 수있는 기능을 제공합니다. Variogram은 등방성 공간 모델 (AR (1) 또는 Power, Exponential, Gaussian 또는 Spherical 또는 너겟이 있거나없는) 중 하나에 적합 할 때 사용할 수 있습니다. 그림 1의 분포도는 관측 위치가 시간 또는 공간에서 떨어져 이동할 때 공분산의 변화를 시각화 한 것입니다.
그림 1
공간 상관 관계의 존재를 검사하기위한 Variogram
배리어 그램은 반 변형 두 위치에서의 관측치와 해당 위치 간의 거리의 차이의 절반 (분산의 절반)입니다. 그림 1에서 볼 수 있듯이 관찰 결과가 서로 밀접한 상관 관계를 가지고 있으므로 작은 반감을 볼 수 있습니다.
이 상관 관계는 거리가 증가함에 따라 감소하여 반 변이가 증가합니다. Semivariance는 더 이상 알려지지 않은 부분에서 증가하지 않습니다. 범위 관측치가 거의 상관 관계가없는 거리. 위 그림에서 거리는 대략 0.25입니다.
semivariance의 최대 값은 창틀 , 그리고 대부분의 경우 모델이 JMP Pro에 적합하므로 이는 단순히 관측치의 차이 일뿐입니다. 비 공간 오차가있는 경우,이 변동성을 추정하기 위해 너겟이 포함될 수 있습니다. 너깃 효과는 그림 2에 표시된 베리 오그그램에 묘사되어 있습니다.
그림 2 배리어 그램에 표시된 너겟 효과
반자동은 거리 0에서 제로이지만, 반자성은 위치 간 거리가 양수가되면 즉시 너겟으로 점프합니다. 위의 변동 표에서 너겟은 약 0.5입니다.
잔여 모델
Variogram은 당신이 잔여 모델 . 아래의 Variogram 옵션에 액세스 할 수 있습니다. 한계 모델 추론 (그림 3).
그림 3
잔차 전용 모델의 Variogram 옵션
이 옵션을 선택하고 시간 또는 공간에서 거리 계산에 사용할 열을 지정하면 경험적 분포도 가 표시됩니다. Variogram 빨간색 삼각형 메뉴를 사용하면 하나 이상의 공간 모델을이 경험적인 분포에 맞출 수 있습니다 (그림 4).
그림 4
모든 공간 모델 선택
그림 5는 공간 모델을 보여준다.
그림 5
모든 공간 모델
그림 5에 표시된 베리오 그램을 사용하여 공간 공분산을 잔차 전용 모델에 추가해야하는지 결정할 수 있습니다. 공간적 상관 관계가 없다면, 경험적인 편차는 평평하게 보일 것이며, 거리에 대한 상관 관계에 변화가 없음을 시사한다.
그림 5에서 우리는 거리가 증가함에 따라 경험적인 편차가 증가한 것처럼 보이고 모든 모델이 적합 할 수 있습니다. Fit Mixed 플랫폼을 사용하여 모델을 공식적으로 모델을이 상관 관계 구조에 맞춘 후, 지수 모델이 가장 작기 때문에 지수 모델이 선호됩니다. 수정 된 Akaike 정보 기준 (AICc) 및 베이지안 정보 기준 (BIC). 즉, 배리어 그램을 사용하여 Fit Mixed에 공식적으로 적합 할 수있는 가능한 모델을 식별해야합니다. 이러한 적합성을 바탕으로 AICc / BIC 비교를 통해 최상의 모델을 선택해야합니다.
이 항목을 살펴 보려면 JMP 설명서를 참조하십시오. 혼합 보고서 적합 .
