"비선형 적합"의 빨간색 삼각형 메뉴에는 다음 옵션이 포함되어 있습니다.
모수 경계
모수의 경계를 설정합니다. 이 옵션을 선택하면 "제어판"에 편집 가능한 상자가 나타납니다. 필드를 비워 두면 비유계 모수임을 나타냅니다.
그림
X 변수가 하나뿐인 모형의 X 및 Y 변수 그림을 표시하거나 숨깁니다. 그림에 표시된 모형은 모수의 현재 값을 기반으로 합니다. 모수의 현재 값을 변경하려면 그림 아래의 슬라이더 또는 편집 상자를 사용합니다. 시작할 때 그룹 변수를 지정하면 각 그룹에 대한 곡선이 표시됩니다.
반복 옵션
적합 알고리즘에 대한 옵션을 지정합니다.
반복 로그
반복 테이블을 표시하거나 숨깁니다. 이 옵션을 선택하면 테이블에 후속 반복이 기록됩니다.
수치 미분만
적합 방법에 수치 미분만 사용하도록 지정합니다. 모형이 정리되지 않아 해석 도함수를 사용할 수 없는 경우에 유용합니다. 또한 어려운 상황에서도 수렴에 도달하는 데 도움이 될 수 있습니다.
중간 계산식 확장
수식에 대한 성분 열이 자체 계산식이 있는 열인 경우 해당 열이 다른 열을 참조하면 JMP에서 내부 계산식을 대체하도록 지정합니다. 성분 열이 확장되지 않도록 하려면 기타 열 특성을 사용하여 이름이 "계산식 확장"이고 값이 0인 특성을 할당합니다.
Newton
Gauss-Newton(정규 최소 제곱의 경우) 또는 Newton-Raphson(손실 함수가 있는 모형의 경우)을 최적화 방법으로 지정합니다.
QuasiNewton SR1
QuasiNewton SR1을 최적화 방법으로 지정합니다. 이 방법을 사용하면 반복할 때마다 도함수를 다시 계산할 필요가 없습니다.
QuasiNewton BFGS
QuasiNewton BFGS를 최적화 방법으로 지정합니다. 이 방법은 모수의 수가 많은 경우에 적합합니다.
현재 추정값 채택
추정값이 수렴되지 않더라도 현재 추정값을 사용하여 해 보고서를 생성합니다.
도함수 표시
비선형 계산식의 도함수를 JMP 로그에 표시합니다. 도함수에 대한 기술 정보는 도함수에 대한 통계 상세 정보에서 확인하십시오.
언스레드
주 계산 스레드에서 반복을 실행합니다. 대부분의 경우 JMP는 별도의 계산 스레드에서 계산을 수행합니다. 이렇게 하면 비선형 계산 중에 다른 작업을 수행하는 동안 JMP의 응답성이 향상됩니다. 그러나 주 스레드에서 실행해야 하는 일부 고립 상황(예: 디스플레이 루틴을 호출하는 파생 효과가 있는 모형)이 있으므로 이 옵션을 설정해야 합니다.
프로파일러
반응 표면을 보기 위한 다양한 프로파일러를 제공합니다.
프로파일러
예측 프로파일러를 표시하거나 숨깁니다. 프로파일러를 사용하면 각 X 변수에서 차례대로 표면의 수직 단면을 볼 수 있으며 요인의 최적 값을 찾을 수 있습니다.
등고선 프로파일러
등고선 프로파일러를 표시하거나 숨깁니다. 등고선 프로파일러에는 2차원 등고선과 3차원 그물 그림이 표시됩니다.
표면 프로파일러
3차원 표면 그림을 표시하거나 숨깁니다. 이 옵션은 X 변수가 두 개 이상 있는 모형에만 사용할 수 있습니다.
모수 프로파일러
SSE 또는 손실을 모수의 함수로 프로파일링하는 예측 프로파일러를 표시하거나 숨깁니다.
모수 등고선 프로파일러
SSE 또는 손실을 모수의 함수로 프로파일링하는 등고선 프로파일러를 표시하거나 숨깁니다.
모수 표면 프로파일러
SSE 또는 손실을 모수의 함수로 프로파일링하는 3차원 표면 그림을 표시하거나 숨깁니다. 이 옵션은 모수가 두 개 이상 있는 모형에만 사용할 수 있습니다.
프로파일 가능도
(두 개 이상의 모수가 포함된 손실 함수로 비선형을 시작한 경우에만 사용 가능) 다른 모든 모수는 손실 함수를 최소화하도록 최적화된 상태에서 단일 모수의 값에 대해 최대값이 1이 되도록 척도화된 상대 가능도 함수의 그림을 표시하거나 숨깁니다. 곡선과 신뢰 수준 선의 교차점은 모수 설정에 대한 가능도 신뢰 구간을 구성합니다. 그림 위의 모수 목록을 클릭하여 관심 모수를 변경할 수 있습니다. 가로 축을 조정한 후 그림을 업데이트하려면 "영역 업데이트" 버튼을 사용합니다.
설정 변경
프로파일 계산에 사용되는 격자의 해상도를 조절할 수 있는 창을 엽니다.
프로파일 가능도 등고선
(세 개 이상의 모수가 포함된 손실 함수로 비선형을 시작한 경우에만 사용 가능) 다른 모든 모수는 손실 함수를 최소화하도록 최적화된 상태에서 두 모수의 상대 가능도 함수에 대한 가능도 신뢰 등고선을 표시하거나 숨깁니다. 그림 위의 모수 목록을 클릭하여 두 개의 관심 모수를 변경할 수 있습니다. 가로 축을 조정한 후 그림을 업데이트하려면 "영역 업데이트" 버튼을 사용합니다.
설정 변경
등고선 계산에 사용되는 격자의 해상도를 조절할 수 있는 창을 엽니다.
SSE 격자
해 추정값 주변의 값 격자를 생성하고 각 값의 오차 제곱합을 계산합니다. 해 추정값의 SSE가 최소값이어야 합니다. 이 옵션을 선택하면 다음과 같은 기능이 포함된 출력에 대한 격자 지정 보고서가 표시됩니다.
모수
모형의 모수를 나열합니다.
최소값
격자 계산에 사용된 최소 모수 값을 표시합니다. 기본적으로 최소값은 해 추정값에서 근사 표준 오차의 2.5배를 뺀 값입니다.
최대값
격자 계산에 사용된 최대 모수 값을 표시합니다. 기본적으로 최대값은 해 추정값에 근사 표준 오차의 2.5배를 더한 값입니다.
점의 수
각 모수에 대해 생성할 점의 수를 제공합니다. 새 격자 테이블의 총 점 수를 계산하려면 모든 "점의 수" 값을 곱합니다. 처음에 "점의 수" 값은 처음 두 모수에 대해 11이고 나머지 모수에 대해 3입니다. 새 값을 지정하는 경우 홀수 값을 사용하여 격자 테이블에 해 추정값이 포함되도록 해야 합니다. 모수에 대해 "점의 수"를 0으로 설정하면 격자 테이블에 해 추정값만 기록됩니다.
시작을 클릭하면 JMP에서 새 테이블에 점 격자를 생성합니다. 강조 표시된 행은 테이블에 해가 있는 경우 해 추정값 행을 나타냅니다.
원래 모수로 되돌리기
플랫폼을 원래 모수 값(계산식 열 모수에 지정된 값)으로 재설정합니다.
해 저장
현재 모수 추정값과 요약 통계량을 포함하는 "저장된 모형" 보고서를 생성합니다. 여러 모형의 결과를 저장하고 비교할 수 있습니다. 이 기능은 서로 다른 모수 제한에 기반한 모형 또는 다른 옵션을 사용하여 적합된 모형을 비교하려는 경우에 유용합니다. 특정 모형에 대한 라디오 버튼을 클릭하면 "그림"에 해당 모형이 표시되고 "제어판"에 모수 추정값이 표시됩니다.
사용자 추정값
모수의 사용자 정의 함수를 추정합니다. 사용자는 모수만 포함된 표현식을 제공합니다. 그러면 JMP에서 현재 모수 추정값을 사용하여 표현식을 계산하고 1차 Taylor 급수 근사를 사용하여 표현식의 표준 오차도 계산합니다.
사용자 추정 프로파일러
사용자 표현식에 대한 프로파일러를 생성할 수 있습니다. 이 유형의 프로파일러는 사용자가 지정한 비선형 모형에 유용합니다. 모수와 하나 이상의 요인이 포함된 표현식을 제공합니다. 표현식에 변환을 적용하는 옵션도 있습니다. "확인"을 클릭한 후 요인의 초기값을 지정합니다. 표현식의 프로파일러는 전체 요인 범위에 대한 현재 모수 추정값을 기반으로 합니다. 지정된 초기값에 프로파일러가 설정됩니다. "사용자 추정 프로파일러" 옵션을 사용하여 여러 개의 사용자 프로파일러를 추가할 수 있습니다. 각 사용자 프로파일러의 빨간색 삼각형 메뉴에는 프로파일러 그래프 및 요인 설정에 대한 옵션이 포함되어 있습니다. 자세한 내용은 프로파일러의 프로파일러에서 확인하십시오. 프로파일러를 제거하려면 해당하는 빨간색 삼각형을 클릭하고 "프로파일러 제거"를 선택합니다. 자세한 내용은 사용자 프로파일러 생성에서 확인하십시오.
참고: 기본적으로 표현식 및 요인에 대한 프로파일러 축 범위가 좁을 수 있습니다. 축을 두 번 클릭하고 최소값과 최대값을 새로 지정하여 범위를 조정할 수 있습니다.
사용자 역추정 예측
지정된 각 반응 값에 대한 X 값을 추정합니다. 추정된 X 값에 대한 표준 오차와 신뢰 한계도 계산됩니다. JMP에서 모형을 반전할 수 있어야 합니다. 표준 오차는 반전 표현식을 사용하는 1차 Taylor 급수 근사를 기반으로 합니다. 신뢰 구간은 t-분위수를 표준 오차와 함께 사용하며 Wald 구간입니다.
예측 표현식 표시
보고서에 예측 모형 또는 손실 함수를 표시하거나 숨깁니다.
예측 신뢰 한계 저장
새 열을 데이터 테이블에 저장합니다. 새 열에는 모형 예측에 대한 점근 신뢰 한계가 포함됩니다. 이 값은 주어진 X 값에서 평균 반응 값에 대한 신뢰 구간입니다.
개별 신뢰 한계 저장
새 열을 데이터 테이블에 저장합니다. 새 열에는 개별 예측에 대한 점근 신뢰 한계가 포함됩니다. 이 값은 주어진 X 값에서 개별 반응 값에 대한 신뢰 구간입니다.
계산식 저장
모형 결과를 데이터 테이블 열에 저장하기 위한 옵션을 제공합니다.
예측 계산식 저장
새 계산식 열을 데이터 테이블에 저장합니다. 새 열에는 현재 모수 추정값을 사용한 예측 계산식이 포함됩니다.
예측값 표준 오차 저장
새 계산식 열을 데이터 테이블에 저장합니다. 새 열에는 모형 예측에 대한 표준 오차 계산식이 포함됩니다. 이 값은 주어진 X 값에 대해 평균 반응 값을 예측하기 위한 표준 오차입니다. 계산식은 Sqrt(VecQuadratic(matrix1,vector1)) 형식입니다. 여기서 matrix1은 모수 추정값과 관련된 공분산 행렬이고 vector1은 각 모수에 대한 모형의 편도함수 합성입니다.
개별값 표준 오차 저장
새 계산식 열을 데이터 테이블에 저장합니다. 새 열에는 개별 예측에 대한 표준 오차 계산식이 포함됩니다. 이 값은 주어진 X 값에 대해 개별 반응 값을 예측하기 위한 표준 오차입니다. 계산식은 Sqrt(VecQuadratic(matrix1,vector1)+mse) 형식입니다. 여기서 matrix1은 모수 추정값과 관련된 공분산 행렬, vector1은 각 모수에 대한 모형의 편도함수 합성, mse는 오차 분산 추정값입니다.
잔차 계산식 저장
새 계산식 열을 데이터 테이블에 저장합니다. 새 열에는 잔차 계산식이 포함됩니다.
예측 신뢰 한계 계산식 저장
새 계산식 열을 데이터 테이블에 저장합니다. 새 열에는 모형 예측에 대한 신뢰 구간 계산식이 포함됩니다. 이 값은 주어진 X 값에서 평균 반응 값에 대한 신뢰 구간입니다.
개별 신뢰 한계 계산식 저장
새 계산식 열을 데이터 테이블에 저장합니다. 새 열에는 개별 예측에 대한 신뢰 구간 계산식이 포함됩니다. 이 값은 주어진 X 값에 대한 개별 반응 값의 신뢰 구간입니다.
역추정 예측 계산식 저장
새 계산식 열을 데이터 테이블에 저장합니다. 새 열에는 모형의 역추정, 역추정 예측의 표준 오차 및 개별 역추정 예측의 표준 오차에 대한 계산식이 포함됩니다.
지정된 풀이 계산식 저장
새 계산식 열을 데이터 테이블에 저장합니다. 새 열에는 반응 변수와 데이터의 다른 X 값 또는 상수가 주어졌을 때 X 변수를 평가하기 위한 예측 및 표준 오차 계산식이 포함됩니다. 간단한 사례의 경우 이 옵션은 "역추정 예측 계산식 저장"과 동일합니다. 그러나 이 옵션을 사용하면 계산식이 여러 변수의 함수가 될 수 있으며 표현식을 대체할 수 있습니다. 이 기능은 계산식에서 한 번만 나오는 가역 연산자 및 함수를 쉽게 풀이하는 데만 사용할 수 있습니다.
이 옵션을 선택하면 해를 구할 변수를 선택할 수 있는 창이 나타납니다. 결과 테이블의 열 이름을 편집할 수도 있습니다. 또한 이 창에서 이름을 값으로 대체할 수도 있습니다. 이러한 경우 해당 값에 대한 계산식이 풀이됩니다.
참고: 표준 오차, 신뢰 구간 및 가설 검정은 최소 제곱 추정이 수행되거나, 최대 가능도 추정이 적절한 음의 로그 가능도와 함께 사용되는 경우에만 올바릅니다.
추정값을 테이블에 저장
모수 추정값을 포함하는 새 데이터 테이블을 생성합니다.