Come analizzare un processo che fornisce un output binario?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Sto studiando l'effetto delle variabili di input (circa 30 input) sugli output (accettati o rifiutati) del processo di produzione. C'è un modo per fare questa analisi?
Ho provato ad adattarlo ma il valore Rsquare è solo del 4-5%. Il tuo aiuto in questo senso è molto apprezzato.
Ri: Come analizzare un processo che fornisce un output binario?Ecco alcune altre idee:
1. Se ti occupi di identificazione delle variabili, potresti provare una delle piattaforme di partizione di JMP e JMP Pro o, se hai JMP Pro, i flussi di lavoro nella piattaforma di regressione generalizzata o nella piattaforma di analisi discriminante PLS. Mi piace la piattaforma PLS - DA per la situazione di dati ampia e superficiale, con cui il classico processo di regressione logistica lotta. Le reti neurali sono anche una possibilità con o senza JMP Pro.
2. Quanto sopra può essere utilizzato anche se stai anche cercando di costruire un modello veramente predittivo. In tal caso, sempre se disponi di JMP Pro (versione 13), dai un'occhiata alla funzionalità di deposito delle formule quando desideri esportare il codice del punteggio del "modello predittivo di produzione" nei tuoi ambienti di produzione... diciamo un database .
3. Se si dispone di JMP Pro (questo può essere fatto anche in JMP ma richiede molto più lavoro) utilizzare la funzionalità flessibile di convalida del modello per creare segmenti di addestramento, convalida e test dei dati originali. Il tasso e il tipo complessivi di classificazione errata sono importanti su cui riflettere prima di utilizzare ciecamente un modello. Dai un'occhiata a quelle matrici di confusione! Mi piace guardare anche le curve ROC in questo caso.
4. Ancora una volta, se si dispone di JMP Pro, utilizzare la piattaforma di confronto dei modelli per confrontare facilmente più modelli tra loro.
Ri: Come analizzare un processo che fornisce un output binario?Un altro punto: la pseudo statistica r-quadrato di McFadden per la regressione binaria è data dall'entropia R-quadrato in JMP.I valori di 0,2 - 0,4 sono considerati discreti e superiori a 0,4 molto buoni.
Ri: Come analizzare un processo che fornisce un output binario?Inoltre, assicurati che la tua variabile Y sia ordinale o nominale, NON continua!JMP eseguirà automaticamente la regressione logistica nella piattaforma Fit Y by X.Il mio articolo sopra menzionato ti aiuterà a capire di cosa tratta la regressione logistica.Uso i dati del baseball per determinare l'impatto delle statistiche di battuta sulla probabilità che il giocatore sia nella Hall of Fame (output binario: 0=Out, 1=In).Le statistiche di battuta sono gli input continui.
Ri: Come analizzare un processo che fornisce un output binario?http://www.qualitydigest.com/inside/quality-insider-article/babe-ruth-and-binary-logistic-regression.html
Vedi il mio articolo Quality Digest sulla regressione logistica binaria nel link sopra.Sembra che questo sia esattamente ciò di cui hai bisogno!
Spero che questo ti aiuti!
