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/ NetNews Usenet Archive 1993 #1 / NN_1993_1.iso / spool / sci / math / stat / 2714 < prev    next >
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Internet Message Format  |  1993-01-06  |  2.5 KB

  1. Path: sparky!uunet!paladin.american.edu!gatech!emory!swrinde!network.ucsd.edu!flim
  2. From: flim@weber.ucsd.edu (Francis Lim)
  3. Newsgroups: sci.math.stat
  4. Subject: Follow-up: ACE and Splus, why transformations don't sum-up!
  5. Date: 6 Jan 1993 18:47:27 GMT
  6. Organization: University of California, San Diego
  7. Lines: 63
  8. Message-ID: <1if9fvINNah9@network.ucsd.edu>
  9. NNTP-Posting-Host: weber.ucsd.edu
  10.  
  11. From charlie@umnstat.stat.umn.edu Wed Jan  6 08:18 PST 1993
  12. From: "Charles Geyer" <charlie@umnstat.stat.umn.edu>
  13. To: flim@weber.ucsd.edu
  14. Subject: Re: ACE (Alternating Conditional Expectations)
  15. Newsgroups: sci.math.stat
  16. Organization: School of Statistics, University of Minnesota
  17.  
  18. In article <1ib1luINN84d@network.ucsd.edu> you write:
  19. >Hello netters. I have a simple ACE (Breiman and Friedman 1985) question.
  20. >
  21. >ACE stands for Alternating Conditional Expectations, and is a method
  22. >of estimating the relationship between the explanatory and response
  23. >variables, transforming the variables to maximize their correlation.
  24. >
  25. >The presumed relationship between Y and X, for example, is
  26. >
  27. >    \theta(Y) = \phi(X) + e
  28. >
  29. >where e is random error.
  30. >
  31. >One can use either BLSS or S to invoke ACE.
  32. >For both statistical packages, I found that \hat{\theta}(Y) did NOT
  33. >equal \hat{\phi}(X), where \hat symbolizes the estimated
  34. >transformations.
  35. >
  36. >In fact, \hat{\theta}(Y) was not even proportional to \hat{\phi}(X).
  37.  
  38.  
  39.  
  40. You said it yourself
  41.  
  42.    \theta(Y) - \phi(X)
  43.  
  44. is the residuals -- random error.
  45.  
  46. You might find the output simpler to understand if you use the option
  47. to disallow nonlinear transformations of the response.  Then you get
  48.  
  49.    Y = phi(X) + error
  50.  
  51. and it looks much more like the usual regression situation.  You don't
  52. then expect Y to be proportional to phi(X).  [Actually it won't do this
  53. it insists on at least a standardizing linear transformation of Y, but
  54. the points the same.]
  55.  
  56. -- 
  57. Charles Geyer
  58. School of Statistics
  59. University of Minnesota
  60. charlie@umnstat.stat.umn.edu
  61.  
  62. ================================================
  63.  
  64. Thanks Charles, yes it all makes sense. ACE attempts to maximize
  65. the correlation between \theta(Y) and \phi(X).
  66. Thus if \hat{\theta}(Y) were proportional to \hat{\phi}(X),
  67. the sample correlation would be 1. This would happen only in
  68. extreme cases! Thanks again.
  69. -- 
  70. -=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=
  71.       FRANCIS W. LIM  |  email: flim@ucsd.edu | dept phone: (619) 534-3383
  72.       Dept of Economics, Univ of Cal at San Diego, La Jolla, CA 92093-0508
  73. -=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=-=
  74.