Michael Crotty a écrit:
Scott, je suis content que vous ayez apprécié la série de billets de blog sur le bootstrap. Si vous n'avez pas JMP Pro, vous pouvez toujours écrire un script JSL pour effectuer l'amorçage, mais l'avantage de JMP Pro est que l'amorçage peut être effectué en un clic. Peut-être que d'autres lecteurs l'ont déjà fait dans JMP et peuvent partager leur approche?
En outre, si l’approche bootstrap vous intéresse, c’est que vous n’avez pas à émettre d’hypothèses de répartition, vous pouvez utiliser des méthodes et des tests non paramétriques.
Scott Moore a écrit:
Pour ceux d'entre nous qui ne disposent pas de l'option d'amorçage JMP Pro (1 à 4 blogs), quelle méthode ou quels tests recommanderiez-vous qui pourraient nous fournir un type d'informations de démarrage sur les données?
Profite vraiment de tes blogs.
Pourriez-vous s'il vous plaît expliquer brièvement comment vous avez créé les parcelles à la fin ?
Malheureusement, le lien de votre message semble rompu...
Merci!
Il s'agit de la quatrième partie d'une série d'articles de blog sur la nouvelle fonctionnalité d'amorçage de JMP Pro, version 10, qui a commencé par une introduction à amorçage en un clic .
Dans les articles précédents de cette série, nous avons examiné l'amorçage fonctions de la sortie et plusieurs tables simultanément. Dans cet article, nous utiliserons un peu plus de JSL pour amorcer une fonction particulière (une courbe de régression) et afficher graphiquement la courbe amorce. C'est une idée qui est brièvement discutée dans Efron & Tibshirani (1993).
Cet article mettra également en évidence une autre nouveauté de JMP 10 : la plateforme Fit Curve (également connue sous le nom de "nouvelle plate-forme non linéaire"). La plate-forme Fit Curve est accessible de manière interactive via la boîte de dialogue de lancement Non linéaire (Analyser > Modélisation > Non linéaire). Au lieu de spécifier une colonne X qui a une formule de colonne, spécifiez une colonne X qui n'a pas de formule de colonne. Cela vous amènera à la nouvelle plate-forme. La plate-forme Fit Curve vous permet ensuite d'ajuster une variété de courbes prédéfinies à vos données bivariées.
Pour l'exemple d'aujourd'hui, nous ajusterons les courbes aux données de croissance exponentielle, en particulier les données sur la population américaine dans le répertoire JMP Sample Data. Nous ajustons d'abord une ligne de régression linéaire aux données, effectuons une analyse bootstrap de la pente et des estimations d'interception de la ligne de régression, et traçons la collection de lignes produites par l'échantillon bootstrap. Ensuite, nous ajustons une courbe exponentielle aux données et faisons la même chose. On peut alors comparer ces tracés de « courbes bootstrapées ». Dans la figure 1, nous pouvons voir qu'il y a beaucoup plus de variabilité autour des estimations de la droite de régression linéaire (panneau de gauche) qu'autour des estimations de la courbe exponentielle (panneau de droite).
Après avoir montré cet exemple à l'un de mes collègues qui développe la plate-forme Fit Curve, il a immédiatement voulu voir à quel point il pouvait trouver un mauvais ajustement pour la courbe bootstrap. Il a proposé un exemple pharmacocinétique qui pourrait ressembler à une courbe quadratique pour quelqu'un qui n'est pas habitué à ce type de données. Mais à partir de la figure suivante, vous pouvez voir que le quadratique n'est pas un bon ajustement pour ces données. En utilisant un modèle pharmacocinétique, vous obtenez un bien meilleur ajustement, comme le montre le panneau de droite de la figure 2.
Pour le lecteur intéressé, il s'agit essentiellement du « bagging » (agrégation bootstrap), décrit dans Hastie et al. (2009).
J'espère que cette série de cas d'utilisation de la fonction d'amorçage de JMP Pro vous a intéressé à l'essayer. Comme mentionné dans les articles précédents, veuillez partager toutes les manières intéressantes dont vous utilisez la fonction d'amorçage. Les diapositives et fichier journal d'exemples (y compris celui-ci) de ma conférence Discovery Summit se trouvent sur le site Web de Discovery.
Les références:
Efron, B. et Tibshirani, R. Une introduction au bootstrap . Chapman et Hall, 1993.
Hastie, T., Tibshirani, R. et Friedman, J. Les éléments de l'apprentissage statistique . Springer, 2009.
@Marco_ - Désolé pour la réponse tardive. J'ai trouvé les scripts et j'ai dû apporter un petit ajustement au JSL afin qu'il puisse fonctionner dans les nouvelles versions de JMP. J'ai ensuite mis à jour le lien vers ma page Discovery 2012. Vous devriez pouvoir trouver le fichier JMP Journal mis à jour sur cette page de présentation . Téléchargez le JMP Journal et les exemples de cet article de blog se trouvent dans la section « Modèle de la plate-forme Fit Curve » du journal.
@michael_jmp Merci beaucoup!
Le script s'exécute maintenant ! Une question supplémentaire car je ne suis pas compétent dans l'utilisation de JSL. Existe-t-il un moyen de reproduire votre exemple « manuellement » dans l'un des générateurs de graphiques ?
@Marco_ Non, je ne connais pas de moyen de reproduire les courbes manuellement dans Graph Builder.
