如何分析給出二進制輸出的過程？<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />我正在研究輸入變量（大約 30 個輸入）對製造過程的輸出（接受或拒絕）的影響。 有什麼辦法可以做這個分析嗎？
我試過擬合這個，但 Rsquare 值僅為 4-5%。 非常感謝您在這方面的幫助。
回复：如何分析給出二進制輸出的過程？這裡有一些其他的想法：
1. 如果您從事變量識別業務，您可能想嘗試 JMP 和 JMP Pro 的分區平台之一，或者，如果您有 JMP Pro，則可以嘗試廣義回歸平台或 PLS - 判別分析平台中的工作流。 我喜歡 PLS - DA 平台，適用於廣度和淺度數據情況，經典的邏輯回歸過程難以應對。 在沒有 JMP Pro 的情況下，神經網絡也是可能的。
2. 如果你也在嘗試建立一個真正的預測模型，也可以使用上面的方法。 在這種情況下，如果您有 JMP Pro（第 13 版），當您想要將“生產預測模型”評分代碼導出到您的生產環境時，請再次查看公式倉庫功能……比如數據庫.
3. 如果您有 JMP Pro（這也可以在 JMP 中完成，但涉及更多工作）使用靈活的模型驗證功能來創建原始數據的訓練、驗證和測試段。 在盲目地將模型投入使用之前，錯誤分類的總體率和類型很重要。 看看那些混淆矩陣！ 在這種情況下，我也喜歡查看 ROC 曲線。
4. 同樣，如果您有 JMP Pro，可以使用模型比較平台輕鬆地相互比較多個模型。
回复：如何分析給出二進制輸出的過程？還有一點：二元回歸的 McFadden 偽 r 平方統計由 JMP 中的熵 R 平方給出。0.2 - 0.4 的值被認為是公平的，高於 0.4 的值被認為非常好。
回复：如何分析給出二進制輸出的過程？另外，確保您的 Y 變量是有序的或名義的，而不是連續的！JMP 將在 Fit Y by X 平台中自動為您進行邏輯回歸。我上面提到的文章將幫助您了解什麼是邏輯回歸。我使用棒球數據來確定擊球統計數據對球員進入名人堂的可能性的影響（二進制輸出：0=Out，1=In）。擊球數據是連續輸入。
回复：如何分析給出二進制輸出的過程？http://www.qualitydigest.com/inside/quality-insider-article/babe-ruth-and-binary-logistic-regression.html
在上面的鏈接中查看我關於二元邏輯回歸的質量文摘文章。聽起來這正是您所需要的！
希望這可以幫助！
